(57)【要約】【課題】主要な問題の場所において混雑が生じるまでの時間量、および混雑が解消するまでの時間量を表す変数を含めた、交通システムを抽象化した１組の確率変数に基づいて、交通流および混雑について予想を行うことができる、統計的機械学習に基づく、予測モデルを構成するためのシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】観測データには、交通流および交通ダイナミクス、ならびに、他のコンテキストデータ、すなわち、時刻、曜日、休日、学校ステータス、スポーツイベントなどの大きな集まりの時期と性質、気象予報、交通インシデントレポート、および、工事と交通止めの報告などが含まれる。この予想方法は、混雑についての予測に関する、モバイルデバイスのデスクトップ上のグラフィカルな表示情報による、警告において、また、オフラインでリアルタイムの自動化された経路の推奨および計画において使用される。【選択図】図１
2006146889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通パターンについての通信、視覚化、または警告を促進するシステムであって、
交通パラメータに関する予測を生成する予測モデルコンポーネントと、
前記生成された予測に少なくとも部分的に基づいて、交通パラメータをグラフィカルに出力するインターフェースコンポーネントとを備えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記予測モデルコンポーネントは、受け取ったコンテキストデータに応じて、予測を生成することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記コンテキストデータは、カメラ、道路におけるセンサ、携帯電話とセルラタワーのハンドシェークを監視するＧＰＳシステム、インターネット、テレビ放送、およびラジオ放送のうち１つまたは複数を介して受け取られ、前記コンテキストデータは、時刻、曜日、休日ステータス、季節、学校ステータス、天候プロパティ、スポーツイベントに関するデータ、パレードに関するデータ、映画に関するデータ、政治イベントに関するデータ、交通監視部門からの継続的なフリーテキスト、および交通監視部門からのコード化された報告のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記予測モデルコンポーネントは、総走行時間を最小限にするための経路の計画の作成を導くために、交通の現在のステータスと、時刻、曜日、および現在の交通情報のうち１つまたは複数に基づく、周辺または平均の交通流の期待値と、複数の異なる領域における将来の交通流についての確率的予想とのうち１つまたは複数を用いることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
ＧＰＳデータは、ユーザの位置を突き止め、現在の位置および将来の位置における交通に関する情報を提供するために利用されることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記インターフェースコンポーネントは、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、スマートフォン、自動車、およびデスクトップコンピュータのうちの１つまたは複数に存在することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
交通パラメータに関係する前記予測は、道路システムの識別されたトラブルスポットおよびボトルネック領域の少なくとも１つからなる各セットにおける、混雑が出現するまでの時間、および混雑が解消するまでの時間のうち１つまたは複数に関連することを特徴とする請求項１に記載のシステム
【請求項８】
前記予測モデルコンポーネントは、統計的方法によって構築され、前記統計的方法は、ベイジアンネットワーク、動的ベイジアンネットワーク、連続時間ベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル、マルコフ過程、パーティクルフィルタリング（ｐａｒｔｉｃｌｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）、ギブスサンプリング（Ｇｉｂｂｓ−ｓａｍｐｌｉｎｇ）に基づく手法、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、１つまたは複数の微分方程式、論理に基づく推論システム、および、ファジー論理中心の方法のうちの１つであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
基礎レベルの推測の信頼性を中継するために、前記予測モデルコンポーネントによって予測された出力と実際のイベントを比較し、予測された状況およびそれらの精度のケースライブラリを構築し、前記ライブラリを使用して前記基礎レベルの推測の調整および／またはアノテート（ａｎｎｏｔａｔｅ）を行う、モデル解析コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
予測の精度のケースライブラリは、統計的機械学習手順を介して、利用可能なコンテキスト情報に少なくとも部分的に基づいた前記予測モデルコンポーネントのリアルタイムの信頼性において予測することができる別個の予測モデルを構築するために使用されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
混雑の統計を探索することにより、交通システムにおける周期的な混雑、頻度の高い混雑、および最大の持続期間の混雑のうち少なくとも１つに関連する交通システムにおける領域を識別する、ボトルネック識別ツールをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記インターフェースコンポーネントは、交通パラメータに関係する予測に関連する混雑レベルをカスタマイズすること、領域を選択し、前記選択された領域を重要な領域としてラベル付けすること、領域を選択することにより、ユーザにとって関心がある経路を含む領域のセットを選択すること、選択された領域を、前記領域が監視される時刻と結び付けること、
および、前記領域および時刻と関連付けられる警告のタイプを選択することのうち少なくとも１つのためのメカニズムをユーザに提供することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記予測モデルコンポーネントによって受け取られ解析されるコンテキストデータは、前記予測モデルコンポーネントを改良するために利用されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
請求項１に記載のシステムを備えたことを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１５】
交通パターンを予測するための方法であって、
複数の道路の表現を生成するステップと、
前記複数の道路における交通パターンに関してイベントを予測する予測モデルを提供するステップと、
前記予測されたイベントをグラフィカルに表示するステップとを備えることを特徴とする方法。
【請求項１６】
前記複数の道路に関係するコンテキストデータを受け取るステップと、
前記受け取ったコンテキストデータに応じて前記予測を生成するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
領域の渋滞が解消するまでの時間と、渋滞していない領域が渋滞するまでの時間の少なくとも一方を示すアイコンをグラフィカルに表示するステップと、
意外なイベントの発生を示すためのグラフィカルな特徴をグラフィカルに表示するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
交通システムにおいて問題となる交通のホットスポット（ｈｏｔｓｐｏｔ）およびボトルネック領域の少なくとも１つからなるセットにおける、混雑するまでの時間、および混雑が解消するまでの時間を表す、確率変数およびその間について推論するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記予測モデルの出力を実際のイベントと比較するステップと、
前記予測モデルを、前記比較に応じて自動的に調整するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
交通パラメータを予測する手段と、
前記予測された交通パラメータのうちどれがユーザに関心があるかを決定する手段と、
前記ユーザの関心がある前記交通パラメータを、前記ユーザに警告する手段とを備えることを特徴とする交通パターン予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
確率的相互依存およびコンテキストデータのモデリングおよび解析を用いた交通予測に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連出願の参照）
本出願は、「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ  ＡＮＤ  ＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＡＴＹＰＩＣＡＬ  ＥＶＥＮＴＳ」という名称の、２００４年１１月１６日出願の米国特許仮出願第６０／６２８，２６７号明細書の利益を主張するものである。本出願はまた、それぞれ２００５年６月３０日に出願された、整理番号ＭＳ３１１４６３．０１／ＭＳＦＴＰ９１５ＵＳの「ＰＲＥＣＯＭＰＵＴＡＴＩＯＮ  ＡＮＤ  ＴＲＮＳＭＩＳＳＩＯＮ  ＯＦ  ＴＩＭＥ−ＤＥＰＥＮＤＥＮＴ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ  ＦＯＲ  ＶＡＲＹＩＮＧ  ＯＲ  ＵＮＣＥＲＴＡＩＮ  ＲＥＣＥＩＰＴ  ＴＩＭＥＳ」、整理番号ＭＳ３１１４６４．０１／ＭＳＦＴＰ９１６ＵＳの「ＢＵＩＬＤＩＮＧ  ＡＮＤ  ＵＳＩＮＧ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＶＥ  ＭＯＤＥＬＳ  ＯＦ  ＣＵＲＲＥＮＴ  ＡＮＤ  ＦＵＴＵＲＥ  ＳＵＲＰＲＩＳＥＳ」、および、整理番号ＭＳ３１１４６６．０１／ＭＳＦＴＰ９１７ＵＳの「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＦＯＲ  ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ  ＡＮＤ  ＳＥＭＩＡＵＴＯＭＡＴＥＤ  ＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮ  ＯＦ  ＶＩＳＵＡＬ  ＳＥＱＵＥＮＣＥＳ，  ＦＬＯＷＳ，  ＡＮＤ  ＦＬＹＯＶＥＲＳ  ＢＡＳＥＤ  ＯＮ  ＣＯＮＴＥＮＴ  ＡＮＤ  ＣＯＮＴＥＸＴ」に関連している。これらの出願の全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
電子的記憶メカニズムにより、大量のデータの蓄積が可能になっている。例えば、以前は記録するために大量の書物が必要となるようなデータを、現在では、印刷紙の費用を必要とせず、紙を保管するのに比べてわずかな空間で電子的に保管することができる。具体的な例として、以前は書類に記録されていた抵当権証書を、現在では電子的に保管することができる。さらに、現在は、センサや他の電子的メカニズムの進歩により、大量のデータをリアルタイムに収集することが可能になっている。例えば、ＧＰＳシステムは、衛星およびＧＰＳ受信機を介して、個人またはエンティティの位置を決定することができる。次いで、それらに接続された電子記憶装置を用いて、このようなシステムに関連する位置を保持することができる。データを獲得し格納するために、他の様々なセンサおよびデータ収集装置を利用することもできる。
【０００４】
特定のコンテキストおよび／またはアプリケーションに関係する収集されたデータを、データのトレンディング（ｔｒｅｎｄｉｎｇ）および解析に関連して使用することができ、受け取られ解析されたデータの関数として予測を行うことができる。このような予測は実際、人間的なものであり個人が頻繁に行うような予測である。例えば、職場と住居の間を移動する人が、平日のある特定の時間に交通の状態はかなり混雑している傾向にあることを判断することができる。したがって、職場を出る前に、個人が、交通においていつどこで最も移動するのが遅くなるのかを予測し、さらに、どれほどの時間のあいだに混雑にさらされるかを予測することができる。このような個人の予測は、さらに、例えば、天候、休日であるかどうか、地理的に近くでイベントがあるかどうかなど他の変数の関数であり得る。したがって、個人は、状況に関係する情報を入手し、また、（例えば、記憶をたどって）過去のデータを入手するときに予測を行うことができる。
【０００５】
コンピュータシステムは、かなりの量のデータにアクセスすることができるため、コンピュータシステム上で利用される予測モデルは、しばしば、人間よりも正確な予測結果を出すことができる。例えば、コンピュータアプリケーションは、過去２０年間にわたる交通パターンを表すデータにアクセスすることができるが、個人は、１年未満の交通パターンを体験しているだけの場合もある。これらの予測モデルは、よくある出来事に関連して予測を生成する場合、かなり有効であり得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
予測モデルは、非定型または意外なイベントに関連する場合、失敗するおそれがある。このような失敗の理由には、状況の理解の欠如、状況に対する見込みの欠如、イベントの出現が稀であること、および他の様々な要因が含まれ得る。ただし、個人は、予測アプリケーションの支援なしに典型的なイベントを充分に予測することができるため、個人に意外なイベントを警告することが、典型的イベントを警告することよりも重要である。ユーザは自身が予期できる状況について警告を受ける必要はないので、１名または複数のユーザが意外であると見なすイベントを識別するための方法を開発することは有益となり得る。システムは、情報がユーザにとって意外となる時について推論することにより、ユーザに価値を提供することができる。さらに、将来にユーザが意外と感じる時を予測することができるシステムは、ワールド（ｗｏｒｌｄ）の将来の状態について予め警告を与え、ユーザが新しい代替案を発見する、または修正プランを作成するなどの処置を取る時間を与えるために有用である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本明細書に記載のいくつかの態様の基本的理解を可能にするために、簡略化した要約を以下に提示する。この要約は、請求項に係わる主題の広範囲の外観を示すものではなく、鍵となる／重要な要素を識別することも、あるいは請求項に係わる主題の範囲の輪郭を描くことも企図していない。後で提示するより詳細な説明の前置きとして、簡略化された形態でいくつかの概念を提示することが、この要約の唯一の目的である。
【０００８】
請求項に係わる主題により、様々な適用に関係する予測を生成するための予測モデルコンポーネントを利用するためのシステムおよび方法が提供される。より詳細には、非典型的または意外なイベントの発生を予測するために、予測モデルを用いることができる。ある具体的な例では、特定の範囲（例えば、都市）における交通パターンを予測するために予測モデルを用いることができる。データを、道路または道路付近に設置された固定磁気、光、音響、またはレーダー（ｒａｄａｒ）中心のセンサ、ビデオカメラで捉えられた場面の視覚的解析、機器を搭載したバス、タクシー、運搬車両などから入手可能な車両の群れで生じるＧＰＳログから収集した情報、携帯電話または携帯電話の提供業者のアンテナで検知されるＧＳＭキャリア信号などの信号強度のダイナミクスならびに、曜日や時刻など、定義された範囲内にイベント（例えばスポーツイベント）があるかどうか、考慮される日が休日であるかどうか、天候状態、現在の交通状態、以前の交通状態、および、フリーテキスト内に形式的コーディングを用いてまたは形式的コーディングなしに生成され得るインシデントレポート（ｉｎｃｉｄｅｎｔ  ｒｅｐｏｒｔ）などのコンテキスト情報、ならびに、交通パターン予測アプリケーションに関連する他の適切なデータなどを含めて、道路に関連するセンサから収集することができる。交通パターンは、１つの例示的適用であって、請求項に係わる主題を、様々なコンテキストで利用することができる。例えば、遊園地での行列、株式市場の予測および分析、異なる時点での１人または複数の個人の可用性および存在、電子メールメッセージなどのメッセージがユーザに閲覧されるまでの時間、および、様々な販売場所での１つまたは複数の品目の販売分析などは、請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様が利用される例示的コンテキストである。
【０００９】
交通パターンの予測に戻ると、意外なイベントを、現在のコンテキストのデータを所与として、人間が発生を予測しないイベントとして定義することができる。例えば、ある都市のある場所で事故が発生することがあるが、個人は、このような事故が、その都市の異なる位置における交通パターンに影響することを通常は予期しない。しかし、予測モデルは、他のデータ（例えば、特定の天候パターン、スポーツイベントの発生など）と共に、その事故が、その都市の異なる位置における交通パターンの変更を引き起こし得ることを、学習することができる。これらの変更は、例えば、予測されるイベントの発生が予め定義された閾値を下回り得る所与の回数である、異常な発生とすることができる。したがって、異常と見なされるイベント、または交通に関する予期を有するユーザの集団にとって意外なイベントが、予測モデルによって予測されたとき、このイベントを、意外なイベントとしてユーザに表示し、あるいは、ユーザが知ることに関心があり得る警告としてユーザにプッシュすることができる。
【００１０】
変則的、非典型的、または意外なイベントを定義することができる様々な方法が存在する。例えば、意外なイベントを、ユーザ固有のものとすることができ、この場合、特定のユーザによって予期されていないイベントが、（イベントの発生の確率に関わらず）発生する。例えば、非定型的なイベントを、予め定義された閾値を上回りまたは下回り、発生するまたは発生しない確率と関連するイベントとして定義することができる。例えば、道路システムの特定の領域、ならびに、特定の曜日および時間帯について、渋滞がある場合、または交通が円滑に流れている場合、それは意外であり得る。小さい確率で閾値を用いることができ、それを下回るイベントを、ある集団のユーザにとって意外であると見なすことができる。このような定義をサポートするケースライブラリ（ｃａｓｅ  ｌｉｂｒａｒｉｅｓ）を生成することができ、予測モデルを、ケースライブラリに応じて構築することができる。他の例では、イベントを、発生の確率と関連付けることができ、変則イベントを、平均確率から離れた標準偏差の閾値である確率と関連するイベントとして定義することができる。変則イベントを定義するために任意の適切な方法を決定することができる。１名または複数のユーザによる選択に対して、意外であることを定義するための異なるモデルを利用可能にすることもできる。また、ユーザに意外である可能性がある状況を予測する、よりリッチなユーザモデル（ｒｉｃｈｅｒ  ｕｓｅｒ  ｍｏｄｅｌ）を構築することもできる。複数の異なるユーザのデータから、このようなユーザモデルを構築するために、機械学習を用いることができる。
【００１１】
さらに、監視するモデルアナライザ（ｍｏｄｅｌ  ａｎａｌｙｚｅｒ）に予測モデルを関連付けることができる。例えば、予測モデルは、交通渋滞またはボトルネックが異なる位置で形成されるまでの時間、ならびに渋滞が形成されたあと流れに溶け込み解消されるまでの時間を予測することができる。意外なイベントの発生についての予測の精度を、指定された確率を用いて監視することもできる。このような種類および他の予測ごとに、モデルアナライザは、経時的に実際のイベントの発生と予測を比較することができ、それにより予測モデルのパフォーマンスを監視する。次いで、モデルアナライザは、予測モデルを自動的に調整して、そのパフォーマンスを改善することができ、あるいは、コンテキストに応じて、予測が正確または不正確と見込まれるときをユーザに単純に伝えることができる。このような予測の精度に関する自動的反映を行う１つの手法では、ケースライブラリを、ある一定量より大きく実世界の結果から逸脱したすべての予測の誤り、ならびに、基礎予測（ｂａｓｅ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）の時にシステムに利用可能なすべての観測結果から、構成することができる。次いで、システムに利用可能なすべての観測データおよびコンテキストデータを条件として、システムの基礎レベルの精度のパフォーマンスについての予測モデルを構築するために、機械学習を使用することができる。このような基礎レベルの予測の精度を記述するメタレベルのモデルを、それらの精度を確認するために試験することができる。モデルが正確な場合、基礎レベルの予測と共にモデルを実行することができ、観測およびコンテキストの詳細に応じて、基礎レベルの予測の見込まれる精度についてのアノテーション（ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ）を提供することができる。ブースティング（ｂｏｏｓｔｉｎｇ）として知られる他の解析では、失敗として認識されている事例を収集し、特別のモデリングの注意（ｓｐｅｃｉａｌ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）を受け取ることができる。例えば、失敗した事例を、異なるやり方で重み付けし、または、機械学習アルゴリズムにおける１つまたは複数の特別なモデルによって取り扱うことができる。
【００１２】
上述および関連する目的を達成するために、以下の説明および添付の図面に関連して、請求項に係わる主題の例示的ないくつかの態様を本明細書で説明する。ただし、これらの態様は、請求項に係わる主題の原理を用いることができる様々な方法のうちの少数を示すものにすぎず、請求項に係わる主題は、それらのすべての態様および等価物を含むことが企図される。他の利点および新規の特徴は、図面と併せて以下の詳細な説明を検討すれば明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
請求項に係わる主題を、図面を参照して以下で説明する。図面を通して、同じ参照番号が同様の要素を参照するために使用される。以下の記述では、請求項に係わる主題の完全な理解を提供するために、説明を目的として、数多くの具体的な詳細を示す。しかし、これらの具体的な詳細が無くても、請求項に係わる主題を実施することができることは明らかであろう。他の例では、請求項に係わる主題の記述を容易にするために、周知の構造およびデバイスを、ブロック図の形態で示す。
【００１４】
本願で用いられるとき、用語「コンポーネント」および「システム」は、コンピュータに関係するエンティティ、すなわち、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアを指すものである。例えば、コンポーネントは、以下に限定されないが、プロセッサで実行されているプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、およびコンピュータなどであり得る。説明のため、サーバで稼動するアプリケーションとサーバを両方とも、コンポーネントとすることができる。１つまたは複数のコンポーネントは、１つの実行プロセスおよび／または実行スレッドの範囲内に存在することができ、また、１つのコンポーネントを、１つのコンピュータ上に配置することも２つ以上のコンピュータ間で分散することもできる。「例示（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」という言葉は、本明細書では、例、事例、または実例の役割を意味するために使用される。本明細書で「例示」として説明されるどの態様または設計も、他の態様または設計より好ましいまたは有利であると必ずしも解釈される必要はない。
【００１５】
自動化された推論システム（例えば、明示的かつ／または暗黙的に訓練された生成的および判別的分類子（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ａｎｄ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｏｒｙ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ））を、後述する請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様に従って、推測および／または確率による決定、ならびに／または統計に基づく決定を実行することに関連して使用することができる。本明細書で使用される用語「推測（ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ）」は、一般に、イベントおよび／またはデータを介して捕捉される１組の観測結果から、システム、環境、および／またはユーザの状態について推論する（ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）または推測する（ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ）プロセスのことを指す。推測を、例えば、特定のコンテキストまたはアクションを識別するために用いることができ、あるいは、状態に関する確率分布を生成することができる。推測は、確率論的、すなわち、データおよびイベントの検討に基づいて、対象となる状態の確率分布を計算することであり得る。推測はまた、１組のイベントおよび／またはデータからの高水準のイベントの合成を用いた技法を意味することもある。このような推測の結果、イベントが緊密な時間的近傍において相関関係にあるか否かを問わず、また、イベントおよびデータが１つまたはいくつかのイベントおよびデータソースからもたらされたかどうかを問わず、１組の観測されたイベントおよび／または格納されたイベントデータから新しいイベントまたはアクションが構成される。様々な分類スキームおよび／またはシステム（例えば、サポートベクタマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）、ＨＭＭ、マルコフ過程、ニューラルネットワーク、ならびに、ベイジアンネットワーク、ダイナミックベイジアンネットワーク、および連続時間ベイジアンネットワークなどのグラフィカル確率モデル（ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ｍｏｄｅｌ）、論理に基づく推論システム、ならびに、ファジー論理）を、請求項に係わる主題と関連する自動的かつ／または推測されたアクションを実行することに関連して用いることができる。
【００１６】
さらに、請求項に係わる主題を、請求項に係わる主題を実装するためのコンピュータを制御するための、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せを製造するための、標準的なプログラミングおよび／または技術的技法を使用して、方法、装置、または製造品として実装することができる。本明細書に使用される用語「製造品」は、任意のコンピュータ読取可能デバイス、搬送波、または媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含するものである。例えば、コンピュータ読取可能媒体には、以下に限定されないが、磁気記憶装置（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストライプなど）、光ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など）、スマートカード、および、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、キードライブ（ｋｅｙ  ｄｒｉｖｅ）など）が含まれ得る。さらに、搬送波を、電子メールの送受信、ならびに、インターネットまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などのネットワークへのアクセスなどの際に使用される、コンピュータ読取可能電子データを搬送するために用いることができることは認識されよう。もちろん、請求項に係わる主題の範囲または趣旨から逸脱することなく、この構成に多数の修正を加えることができることは、当業者には認識されよう。
【００１７】
本明細書に記載の１つまたは複数の特徴は、スマートフォン（ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ）と呼ばれる新しいタイプのモバイルコンピューティングデバイス、ならびに、携帯電話（ｃｅｌｌ  ｐｈｏｎｅ）およびＰＤＡを含めた他のタイプのポータルデバイスに適用可能である。例として、いくつかの態様をスマートフォンと関連付けて説明するが、請求項に係わる主題を、様々な他のポータルデバイスに関連して適用または使用することもできることは認識されよう。さらに、請求項に係わる主題は、デスクトップＰＣなど据え置き型の装置、ならびに、車両に／内に取り付けられたコンピューティングデバイスにおいて利用するために適用可能である。
【００１８】
スマートフォンでは、携帯電話の携帯性およびネットワーク接続性と、ＰＤＡの演算能力が組み合わされている。スマートフォンのカラー表示は、アニメーション能力を有し、通常、２００×２００ピクセルの範囲の解像度を有する。これらのデバイスの多くは、タッチスクリーンを有していないが、それを有する場合は、しばしば片手を使う状況で使用される。ほとんどのスマートフォンでは、４方向キーパッド（ｄパッド）またはジョイスティックによって数字キーパッドが増強される。さらに、いくつかの専用ボタン（バック、ホーム、アクション）、および、現行のアプリケーションによって任意に機能を割り当てることができる２つの「ソフトキー（ｓｏｆｔ−ｋｅｙ）」がある。
【００１９】
請求項に係わる主題は、交通パターン、マーケットパターン、または他の任意の適切なコンテキストなどの様々なパターンに関係する予測を生成するために予測モデルを利用することに、さらに関係する。さらに、請求項に係わる主題は、意外な状況を、定義し、予測し、このように予測された意外な状況を（予測された意外な状況の発生の計算された確率と共に）ユーザに提示するためのメカニズムを提供する。
【００２０】
次に、請求項に係わる主題を、図面に関連して説明する。同様の要素を図面を通して同じ番号で表す。次に、図１を参照すると、様々なパターン（例えば、交通パターン）に関する予測を生成し、その予測をユーザに送達することを促進するシステム１００が示されている。システム１００は、交通パターン、売上げパターン、およびマーケットパターンなどの様々なコンテキストに関連する予測を生成するために利用される、予測モデルコンポーネント１０２（以下では予測モデルと呼ぶ）を含む。ある具体的な例において、予測モデル１０２を、特定の地域（例えば、都市、都市の一部分）での交通パターンに関する予測を生成するために用いることができる。より詳細には、予測モデル１０２は、道路または通勤経路全体において混雑が解消するまたは混雑するために要する時間の量を、予測／見積もることができる。したがって、ユーザは、予測モデル１０２の出力を検討し、それに基づき、運転のための決定（例えば、職場を離れる時間、取るべき最良の経路など）を行うことができる。このような分析を、ユーザの次のミーティングの時間および場所についてのユーザのカレンダから取り出された情報と関連して用いることもでき、ミーティングに行くために出発する時間についての指針を提供する。この方法は、あるミーティングが、その日の最初のミーティングであり、ユーザが家に現在いる場合、ユーザが通勤で困難に遭遇することが見込まれる場合に早めにユーザの目を覚まし、あるいは、ミーティングまでの道のりの交通量が少なくなることが確かな場合にユーザが遅くまで寝ていることができるようにする、スマートアラームクロック（ｓｍａｒｔ  ａｌａｒｍ  ｃｌｏｃｋ）に拡張することができる。上記の例は、交通パターンを予測するコンテキストで予測モデル１０２を用いる場合について述べているが、予測モデル１０２を、他の様々なコンテキストで使用することができることを理解されたい。
【００２１】
予測モデル１０２は、任意の既知のデータモデリング技法に基づくことができる。一例では、予測モデル１０２は、ベイジアンネットワークに基づくことができ、このような予測モデル１０２からの予測出力を最適化するための様々な機械学習技法を用いることができる。ベイジアンネットワークは、確率変数を表すノードの有向非巡回グラフ、および、ノード（変数）間の依存関係を表すアーク（ａｒｃ）からなる。したがって、例えば、第１のノードから第２のノードへのアークが存在する場合、第１のノードは、第２のノードの親と呼ばれる。ノードが既知の値と関連する場合、そのノードは証拠ノード（ｅｖｉｄｅｎｃｅ  ｎｏｄｅ）と呼ばれる。ノードは、任意の適切な型の変数を表すことができ、例えば、ノードは、観測された測定値、パラメータ、潜在的変数、または仮説を表すことができる。したがって、本明細書で説明される図面において、ノードは、曜日または時刻などのコンテキストデータ、ならびに、特定の位置での交通のステータス、および他の様々な変数を表すことができる。機械学習とは、観測結果のセットからコンピュータが予測または説明モデルを「学習する」ことを可能にする技術の開発に関する人工知能の分野を意味する。より詳細には、機械学習は、（複数の）データセットの解析に少なくとも部分的に基づいてコンピュータプログラムを作成および／または修正するための方法に関係することができる。したがって、収集されたデータが道路のある特定の部分が、特定の日の特定の時間における特定の時間の間に遮断されていると示す場合、予測モデル１０２は、このような遮断を監視し、このパターンに基づいて予測を洗練し最適化することができる。
【００２２】
予測モデル１０２の最適／所望の動作を可能にするために、大量のデータを受け取ることが必要となる。特に、トラフィックパターンの予測を参照すると、道路上の様々なセンサ、マシン読取可能言語に変換されたトラフィックレポート、ＧＰＳデータの集約、ユーザが領域を横切るとき、携帯電話またはセルタワー（ｃｅｌｌ  ｔｏｗｅｒ）から観測される携帯電話とタワーの間のハンドシェイクを監視すること、ならびに、ユーザからデータを収集する他の様々な方法により、データを収集することができる。さらに、（ウェブサイト、ラジオ局、または他の適切なソースから収集された）視程、降水量、気温（例えば、凍結）などの天候状態、（時刻、曜日、および月などの）カレンダ情報、スポーツイベント、パレード、映画の封切り、および政治イベントなどの大きなイベントが、考慮される地理的領域または関連領域で発生するかどうか、休日ステータス（主な休日、銀行の休業日、学校の休暇日など）ならびに、交通に関係し得る他の任意のデータなどのデータを収集することができる。例えば、行政または民間の交通監視部門からの進行中のフリーテキストまたはコード化されたレポートを収集することができる。これらの収集は、ウェブサイト、話されている自然言語、センサ、ユーザ入力、または他の任意の適切な方法を介して行うことができる。さらに、交通パターンを予測することは、本明細書に記載の１つまたは複数の態様を用いることができる単に１つの例示的適用にすぎず、市場分析を含めて様々な態様が、本発明者によって企図され、本明細書に添付の特許請求の範囲に含まれることが意図されることを理解されたい。
【００２３】
予測モデル１０２が構築された後、コンテキストデータならびに履歴データが、予測モデル１０２によって受け取られる。上述のように、このようなデータを、ウェブサイト、カレンダ、ならびに様々なセンサを介して収集することができる。例えば、このデータには、スポーツイベントの時間、コンサートの時間、現在の時間、現在の交通量、および他の適切なデータが含まれ得る。このデータを、予測モデル１０２に送達することができ、その後、予測モデル１０２は、それが設計された目的の適用に関係する予測を生成することができる。再び交通パターン予測アプリケーションに戻ると、予測モデル１０２は、予測された混雑、現在の混雑が解消するまでの時間、およびこのような予測に関連する標準偏差、ならびに交通パターンに関係する他の適切な予測を出力することができる。例えば、ユーザに出力される情報を、移動速度および車両密度をユーザに伝えるために色分けすることができる。具体的な例では、抑制されていない高速な交通流がある場合、ハイウェイシステムのグラフィック表現の部分を、緑色と関連付けることができる。道路がより混雑すると、色は、緑から黄色、黄色から赤、赤から黒へと変更され、各々の変更により、異なる移動速度を示すことができる。ユーザへの情報の出力は、現在の状態（例えば、交通状態）および／または予測された将来の状態に関係することができる。
【００２４】
交通に関してさらに詳細に言えば、道路のいくつかの特定の部分を、どのデータがユーザに提供されるかという点から選択することができる。例えば、都市を、通勤中の通勤者および交通レポータの注目の的になっている周知の１組の「ホットスポット（ｈｏｔｓｐｏｔ）」と関連付けることができる。このような位置（例えば、ボトルネック）を識別することにより、より焦点が合ったモデリングおよび警告が可能になり、この警告は、ユーザに関連性が高い１組のイベントおよび状態と関係付けることができる。このような枠組みは、予測モデル１０２の設計の際、ならびにユーザに容易に伝達される交通問題の表示の提供の際に利用される、学習および推測作業のパラメータ空間を縮小するために役立つ。このような位置の所在を決定するために、システムワイド（ｓｙｓｔｅｍ−ｗｉｄｅ）の交通流データを解析して、混雑率および混雑時間に関する情報を取得することができ、混雑率は、変更され得る。このような解析を利用することにより、システムにおけるボトルネックの位置を決定可能にすることができ、それに応じて、予測モデル１０２を構築することが可能であり、この予測モデル１０２は、あるレベルの交通の混雑が発生するまでの期待される時間に関する推測、および、そのレベルの混雑が維持される予測時間などを生成することができる。さらに、交通流に関係する追加のデータを収集し予測モデルによって利用することもできる。例えば、交通パターンに関係するデータを、渋滞発生以来の時間、渋滞の程度（セグメントの時間の長さ）、渋滞のテクスチャ（例えば、密な渋滞、流れの混合など）、渋滞が解消するまでの時間、および、密に渋滞した領域における流れの変化などを含めて、交通システムの様々な部分における流れおよび渋滞（混雑）に関係する静的かつ／または動的データとすることができる。したがって、コンテキスト、動態、および／または、現在／以前の交通データに関係する、任意の適切なデータを利用することができる。
【００２５】
より詳細には、上述のメカニズム／方法によって収集された充分なデータが与えられたとすると、機械学習を、時間および他のコンテキスト情報に対応する将来のトレンドの確率分布について学習するために使用することができる。例えば、交通アプリケーションでは、特定の部分における交通流を、経時的に監視することができ、機械学習技術を、現在の観測結果を所与としてこのような流れを予測するために用いることができる。例えば、ユーザは、職場から住居までを特定の経路で移動することが可能で、このような経路は、経時的に学習され得る。さらに、この経路と関連するコンテキストデータを収集することができ、この収集したデータに対して、機械学習方法／メカニズムを使用することができる。その後、経路に関連する現在の観測結果が与えられると、経路に関する推測を生成することができ、この経路に関する警報および／またはデータを、ユーザに提供することができる。
【００２６】
例えば、予測モデル１０２は、交通に関係する特定のデータが与えられると、提案交通経路を作成する際に指針となることができる。例えば、予測モデル１０２は、交通の現在のステータスを所与として、ユーザに経路を提案することができる。他の例では、予測モデル１０２は、時刻、曜日、および主要な現在の渋滞問題に基づいて、周辺交通流または平均交通流の期待値を利用して、始点から終点（例えば、職場から住居、現在の交通上の位置から住居）までの提案経路の作成を導くことができる。さらに他の例では、予測モデル１０２は、交通経路の計画の作成を導くために、複数の異なる領域における将来の交通流について確率的予想を生成することができる。さらに、現在の位置情報（および移動の方向）が与えられると、予測モデル１０２は、総走行時間を最小限にする試行を踏まえて、走行中の提案交通経路の再計画を導くことができる。例えば、ＧＰＳは、ユーザの現在の位置を突き止めるために用いられ、現在のトラフィックに関する情報、および移動方向における予測されたトラフィックイベントを提供することに関連して使用され得る。
【００２７】
さらに、予測モデル１０２は、コンテキストデータおよび／または履歴データを所与として（例えば、変則的出来事／イベントを生成するために、コンテキストデータと履歴データの両方ともが必要とは限らないことがある）、意外なイベントの発生を予測することができ、この意外なイベントは、ある特定の１名または一連のユーザにとって意外なイベントである。意外なイベントの予測を可能にするために、意外なイベントに関係する定義を生成することができる。一例では、イベントの発生の確率を解析して、イベントが意外なものであるかどうかを決定することができる。より詳細には、高低の確率閾値が定義され、システム１００のユーザは、特定の確率で、イベントが発生するのを期待するか、あるいは、イベントが発生するのを期待しない。このような発生の確率が閾値の外側にある場合、ユーザは、予測された意外なイベントの通知を受けることが可能である。具体的な例では、過去の経験と現在のコンテキストが与えられると、ユーザは、混雑なしにハイウェイの特定の部分を移動することを予期することができる。ユーザに関連すると想定されないまたはユーザによって予期されない（ただし、予測モデル１０２に関連すると分かっている）他のイベントのため、ハイウェイの特定の部分は、定義された閾値を上回る確率で混雑することが予測され得る。その後、予測モデル１０２は、この予測された意外なイベント／出来事を、このような出来事の確率と一緒に、ユーザに提供することができ、それにより、ユーザは、全く異なる経路を移動すること、および／または、異なる時間に出発することが、そのようにユーザが選択した場合に可能になる。さらに、異なるモデルを、予測モデル１０２の精度を確認するために予測モデル１０２と関連付けることができる。次いで、予測モデル１０２を、確認された精度に応じて、調整することができる。
【００２８】
より限定的な意外な出来事について言えば、このようなイベント／出来事を、ユーザに予期されていないイベントとして定義することができる。システム１００は、将来の時間に生じる意外なイベント／出来事を予測するために用いることができる、表示的（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ）で推測的な意思決定方法を利用することができる。システム１００は、検知または観測された状況などに基づいて、将来に直面するシステムまたは人間の能力における予期されない状況または不適格なことに対する遭遇に応じて、将来の問題の理解、解決または予測を行うためのシステムまたは人間の能力の意外な失敗を、コンテキストにおける意外な結果の予測に適用することができる。将来の意外なイベントについて学習または推論することは、モデル化されていない将来の状況について学習または推論することに拡張される。個人および／または自動推論システムに対する意外なイベントを、（１）観測者によって明示的に考慮されないイベント（例えば、モデル化されていないイベント）と、（２）低いまたは高い確率で、発生の閾値確率よりも低いおよび／または高い確率が割り当てられるイベントのいずれかに分類することができる。さらに、著しく意外と見なされる結果または状況は、その予期されていないまたはモデル化されていないイベントを意外と見なす観測者の効用に、しばしば、（正または負の）重大な影響を有している。簡単に要約すると、意外なイベント／出来事は、明示的に識別されるが、発生が予期されていないか、閾値確率の範囲内での発生が予期されていないか、あるいは、モデル化されていないまたは推論されていない（例えば、モデル化されている範囲の外側にある）イベント／出来事である。実際には、明示的に考慮されていない多数のイベントが発生し得るが、このようなイベントは、発生したとき、１つまたは複数のエージェントの効用に影響することができ、したがって、意外なイベントと見なされる。
【００２９】
現在または過去の意外な出来事を識別する際に、データセンタから意外なイベントを検出するための従来のシステムおよび方法。しかし、このような従来のシステム／方法は、将来の意外なイベント、状況、または出来事の予想または予測をしない。個人、組織、およびシステムが、発生することを予期しないまたは全く考慮しないイベントに対して準備するために、将来の意外なイベント／状況／出来事を予測することが有用であることは証明することができる。システム１００においてこのモデルを生成するために、予測モデル１０２は、現在および過去の観測結果の関数として、将来におけるイベントを予測する「ワールド（ｗｏｒｌｄ）」モデルを含むことができる。予測モデル１０２は、過去および現在の観測に基づいて、将来の結果の尤度を、観測者が予期しているモデルと比較することもできる。将来の意外なインスタンスを、将来の期待または「典型性のモデル（ｍｏｄｅｌｓ  ｏｆ  ｔｙｐｉｃａｌｉｔｙ）」の観点から定義することができる。したがって、意外なインスタンスを予想するためのモデルを生成するために、期待される結果および意外な結果の定義を生成することができる。
【００３０】
このような定義は、「観測者が起きることを予期していない、観測者に対して正または負の何らかの結果が将来発生する場合、将来の意外なインスタンスが発生する」などのように単純なものにでき、表現上および計算上の制限と関連した典型性についての推論におけるバイアスのため、実現可能なものとして表現も想定もされていない。将来の意外なインスタンスの他のあり得る定義は、観測者または自動推論システムが、暗黙的または明示的に表現し、しかし、発生の確率閾値ｘよりも小さい尤度を割り当てる、状況の発生を含む。このような確率閾値を、イベントタイプ、またはイベントの含意に応じて、作成することができる。観測者、またはコンピューティングシステムは、あるイベントの全く異なる確率についての確率分布を評価する、表示する、または暗黙に活用することができる。観測者に関して、意外なイベントの予測を生成するために予測モデル１０２を設計することに関連して考慮することができる１つの論理的根拠は、状況を予想する際に明示的に考慮される観測および結果が、イベントに対する観測者の見通しを表現する（例えば、一部の変数に基づいてバックグラウンド統計（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）を使用する）モデルでは、よりリッチな（例えば、同じ変数間、または、より大きいセットの観測変数および当該の結果の間の高次の相互作用と見なされる）確率モデルに対して異なることがあることであり、よりリッチなモデルによって予測された将来の結果は、より単純な観測者モデルとは大きく異なり得る。特に、予期していない出来事の発生を引き起こすことが可能な変数の相互作用を、しばしば、観測者は、予期または理解していない。よりリッチな確率モデルは、この変数間の相互作用を、観測者によって予期されない他の変数と共に考慮に入れる。したがって、リッチな確率モデルによって生成された、予測された将来の結果は、観測者ベースのモデルの予測された出力から大幅に異なる。
【００３１】
ある例示的手法では、（複数のモデルを含むことができる）予測モデル１０２は、動的ベイジアンネットワークおよび連続時間ベイジアンネットワークを含めたベイジアンネットワークモデルならびに時間的な変形形態（ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｖａｒｉａｎｔ）を構築するための学習手順、ならびに、サポートベクタマシンおよびニューラルネット方法など他の統計的分類子などのような統計的機械学習方法を含むことができる。基礎レベルの推測、および意外なインスタンスについてのデータを最も良く説明することができるモデルを設計するために、予測モデルは、構造検索およびパラメータ最適化によって構成することができる。ある例示的な予測モデル１０２の作成において、ワールドの結果が、観測者モデルのコンテキストにおいて意外なものとして定義される、事例または状況を捕捉するケースライブラリを構築し解析することができる。このような訓練セット（ケースライブラリ）は、ワールドイベント、および意外なイベントの定義に応じて異なる。
【００３２】
状況に関するある時点ｔ０における観察結果のセットのケースライブラリ（図示せず）が与えられると、将来の、ある時点ｔ＞ｔ０における、あるいは、例えばｔ３〜ｔ５の時間セグメントにおけるイベントが、意外であると定義されるかどうかを考慮することができる。したがって、予測モデル１０２は、ケースライブラリ内のデータに応じて、異なる将来の時間で意外な出来事を予想するように構築され得る。このようなモデル１０２の焦点を、イベントのタイプに応じて、いくつかの閾値または様々な閾値よりも大きく、効用に何らかの正または負の影響を有するイベントだけに合わせることができる。将来の意外なイベントのモデルを、事前に処置を取る場合に回避することができる、意外なインスタンスに関連する、および／または非典型的なコストのかかる結果の平均コストの性質に基づいて、定義し焦点を合わせることができる。同様に、意外なインスタンスを予想するシステムとして設計された予測モデル１０２は、潜在的に有益な意外な出来事を予測するモデルを含むことができ、それに対するアクションにより、結果から生じる利益または予期していない利益と関連する肯定的性質を収集しまたはさらに増幅することができる。競合的状況において、競争相手の予期と関連した決定モデルを、競争相手に対する意外な出来事または負の意外な出来事あるいは、味方についての利益と競合相手に対する損失を有する傾向がある意外な出来事を生成するために使用することができる。
【００３３】
蓄積されたケースライブラリによって予測モデル１０２を構築するにあたり、このようなライブラリの焦点を、否定的方法で観測者の効用におそらく影響を与えると見なされる、意外な将来のイベントのみに合わせるか、あるいは、おそらく肯定的方法でユーザに影響を与える将来のイベントのみに合わせることができる。イベントは、否定的または肯定的のいずれかの意外性に焦点を合わせることができる。イベントは、充分に特徴付けられていない効用を有することも可能であり、多数のイベントは、例えば、将来のある時点で他の太陽系からの知的生命体が発見されることなどのように、単純に１組の観測者にとって意外であり得る。意外なイベントはまた、観測者の効用に直接結び付かないが他者の効用を介して結び付くことが可能な意外なイベントを含むことができ、この場合、意外性は、部分的には共感の反映によって定義される。例えば、観測者は、将来の時点で東南アジアで流行病により何百万人もの人々が死亡していることを知ることで意外性を感じることがあり得る。
【００３４】
意外なイベントのモデルの一例として、意外なイベント／状態についての推論の際に、システム１００および／または予測モデル１０２により、長期確率に関する信念に対する２次元確率分布を考慮することができる。例えば、未知の特性のコインの一連のコイン投げの長期にわたる様々な確率についての確率分布をモデル化するために、ベータ分布を使用することができる。長期確率に関する意外なインスタンスを、現在の平均およびサンプルサイズの観点から定義することができ、それにより、密になり得る平均に対する確率分布をもたらし、または分散を拡大し、先行の観測結果を所与とした長期確率の信頼性の低下を捕捉する。意外な将来の結果を、長期確率に対する現在の確率分布の観点から定義することもでき、長期確率に対する現在の確率分布のコンテキストにおいて、１つまたは複数の結果（例えば、一連のコイン投げの結果）が、ある閾値確率よりも低い確率を有するものとして表される平均確率を有する状況は、システムにとって、より意外である。
【００３５】
意外なイベントおよび／または出来事を予測するために予測モデル１０２を構築し使用するための一般的機械学習手法において、システム１００は、意外な出来事または異常を、将来の数分の時間として定義される将来の時間で予期されていない結果の事例を、現在の時点での観測結果と一緒に考慮することにより、モデル化することができる。予測モデル１０２を構築するために、ケースライブラリを構成することができ、いくつかのモデルを構築して、意外なインスタンスの予想の予測精度を調べるために、ホールドアウト（ｈｏｌｄｏｕｔ）データを用いて試験することができる。
【００３６】
ある手法で予期および意外性を定義する例として、予測モデル１０２は、重要なイベントを定義しているスカラ値の変数についての確率分布を用いて、意外な結果を定義することができる。例えば、都市のハイウェイシステムの複数の異なる潜在的なボトルネックの領域において交通流に影響する交通量を、考慮することができる。観測時間から３０分の時点での各潜在的ボトルネックにおける量の確率分布が、表され、１組の影響を与える変数に対して条件付けられている場合、すなわち、そのボトルネックおよび他のボトルネックの交通流の最近の履歴についての１つまたは複数の統計量、ならびに、時刻および曜日、休日ステータス、および、他の潜在的な重要な影響を与える変数、例えば、ハイウェイシステム全体における事故とその時間および程度のステータス、建設ステータス、天候および視程、ならびに、スポーツゲーム、バレエ、および劇場のような大きなイベントの開始と終了などのような影響を与える変数に対して条件付けられている場合、変数の設定によって捕捉される複数の異なるコンテキスト状況でのボトルネックの交通流についての確率分布を、記録し、コード化することができる。
【００３７】
ある例示的な予測モデル１０２の構築において、この領域に集中した確率を所与として、観測者の予期のモデルとして中心傾向を利用することができる。その後、結果が非常により低いまたはより高い量であった事例のケースライブラリを構築することができる。より詳細には、予期されないまたは意外な交通の量の事例を識別することができ、量は、平均よりも高いおよび平均よりも低いある数の標準偏差であり、このように識別された事例は、意外であると見なすことができる。したがって、予測モデル１０２は、このような状況があり得る事例の予想モデルを、意外性の確率モデルとして含むことができる。
【００３８】
したがって、潜在的なボトルネックの領域を通って移動する通勤者は、現在の観測結果に基づいて、将来におけるターゲットとする数分について、確率分布の平均または中央部分に基づく予期を持ち得るという仮定をすることができる。したがって、予測モデル１０２内に含むことができる「観察者の」予期のモデルは、平均＋／−標準偏差としてコード化することができる。予測モデル１０２で用いることができるより洗練されたモデルでは、前述の観測者モデルで考慮された推測能力または証拠の差異を、単純に明示的に考慮することができる。例えば、観測者のモデルにおいて、時刻および曜日などの証拠のうち少数の基本的コンテキストの部分に関連する平均および分散を、考慮することができ、意外な流れの生成と相互作用することがある微妙な発見に対する考慮を、取り除くことができる。訓練のための意外な事例を選ぶために、将来における異なる時点の非常に高いレベルおよび低いレベルの流れと関連する事例を、選択することができ、意外なインスタンスを予測することができるモデルの機械学習のための訓練セットにおける、現時点のすべての観測変数を、記録することができる。
【００３９】
この例に注目すると、観測者のモデルでは、例えば、３０分後の潜在的ボトルネック領域における交通量は、次の関数に基づく現在ならびに３０分前の１組の観測結果の関数と見なすことができる。
３０分後の交通量＝ｆ（現在のボトルネック１の量（ｂｎ１），時刻，曜日）（Ｖｏｌｕｍｅ  ｉｎ  ３０  ｍｉｎｕｔｅｓ＝ｆ（ｖｏｌｕｍｅ  Ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ  １  ｎｏｗ（ｂｎ１），  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｄａｙ，  ｄａｙ  ｏｆ  ｗｅｅｋ））
【００４０】
この情報は、平均および標準偏差としてコード化される。しかし、予測モデル１０２は、追加の変数およびその依存関係を考慮することができる、より洗練されたワールドモデルを採用することができ、以下のようなベイジアンネットワークとして量をコード化することができる。
【００４１】
現在のボトルネック１（ｂｎ１）における３０分後の量＝ｆ（現在の量ｂｎ１−ｂｎ３０，３０分後の量の傾向ｂｎ１−ｂｎ３０，時刻，曜日，ソニックスのゲーム開始時間ステータス、休日ステータス、降水ステータスを含む３０分後の量）（Ｖｏｌｕｍｅ  ｉｎ  ３０  ｍｉｎｕｔｅｓ  ａｔ  Ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ  １  ｎｏｗ  （ｂｎ１）＝ｆ（ｖｏｌｕｍｅ  ｂｎ１−ｂｎ３０  ｎｏｗ，  ｖｏｌｕｍｅ  ｔｒｅｎｄ  ｂｎ１−ｂｎ３０  ｌａｓｔ  ３０  ｍｉｎ，  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｄａｙ，  ｄａｙ  ｏｆ  ｗｅｅｋ，  ｖｏｌｕｍｅ  ｉｎ  ３０  ｍｉｎｕｔｅｓ ｔｏ  ｉｎｃｌｕｄｅ，  Ｓｏｎｉｃｓ  ｇａｍｅ  ｓｔａｒｔ  ｔｉｍｅ  ｓｔａｔｕｓ，  ｈｏｌｉｄａｙ  ｓｔａｔｕｓ，  ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ  ｓｔａｔｕｓ））
【００４２】
両方のモデルが、受け取られた観測結果に基づき実行される場合、３０分後のボトルネックに関係して生成される予測は、非常に異なることが可能であり、このような差異を、３０分後の予測が観測者に意外となる可能性が高いインスタンスを決定するために用いることができる。第２の手法では、ユーザにとって意外となる１組の事例を、コード化することができ、予測モデル１０２は、１組の発見の少なくとも一部分に基づいて観測者に対して意外な状況を直接コード化することができる。したがって、予測モデル１０２は、相互依存した変数のいくつかの設定により、より単純な平均および標準偏差のモデルの観点から、「意外な」（例えば、非典型的または異常な）高さまたは低さの量が、もたらされる。予測モデル１０２によって予測される意外な現実のワールドのイベントは、構成され、対象となる将来の時間（例えば、現在から１５分、現在から３０分、現在から１時間、または現在から時間ｔ以内）で観察者によって予測された予期された結果と比較されることができ、意外性の予測モデルを構築するための機械学習を介した意外性のモデルが、構成されることができる。
【００４３】
さらに他の手法では、特定のタイプのイベントについて直接推論せずに、出来事に対して条件付けられている意外性、非典型性、および／または異常の高次の特性について推論するモデルが、予測モデル１０２と併せて用いられる。例えば、ある時間フレームにおける意外なインスタンスが、生じるかどうか、特定のクラスとなるかどうかを予測することができる。例えば、観測者にとって過去の年に発生した最も意外なイベントの特性と関連するデータを収集することができ、それに関係する統計値を、将来の潜在的な意外なインスタンスについて推論するためのモデルとして利用することができる。例えば、個人的または公的領域で過去１０年の各年の最も意外な上位ｎ個のイベントと関連する１組の特性を利用することができる。このような周辺の統計値を利用して、将来発生する意外なインスタンスの特性を配列することができる。例えば、「表示では隠されている一群の協調した活動を含む（ｉｎｖｏｌｖｅ）」、「明示的にモデル化されていない金融商品を含む」など。
【００４４】
また、あり得る結果がまだモデル化されていない、または、予測モデル１０２が、それはある種の環境で適格でないと決定することができる状況が存在し得るとき、特に問題または困難となる結果と関連する将来の状況について推論するために、機械学習を利用することができる。上記の手法によって、予測モデル１０２または他のモデルにおいて明示的にモデル化されていない結果が発見された、あるいは意外なことによりシステムが失敗した、状況を捕捉することができる。このような今後出現する可能性がある失敗に関する事例のケースライブラリを、機械学習のこうした理由に関連して、解析することができる。今後出現するモデル化されていない状況またはモデル化されていない状況の不充分な取り扱いに基づく不適格性に対する予測モデルを構築するために、あるいは単にモデル化されていない状況を識別するために、今後出現するモデル化されていない状況または不充分な対応についてのケースライブラリを構築することができ、このような状況を、予測モデル１０２によって予測することができる。構成された予測モデル１０２の予測能力を、事例の訓練セットから予測モデル１０２を構成し、このような目的のために保有されているセットのテストデータについて、該当のモデル１０２の予測能力を試験することによって、検査することができる。
【００４５】
モデル化されていない状況を考慮しながら予測モデル１０２を構築する他の手法は、将来の予測に失敗があることを予測する能力を有する予測モデル１０２を構成することであり、それにより、予測モデル１０２によって出力された予測が正しくないと見込まれるときに、ユーザまたはシステムに通知を行うことができる。このような状況を、失敗を予測できないことに関連した観測結果または状態のセットを記録することによって識別するために、機械学習を使用することができる。将来の意外性、非典型性、異常、モデル化されていないイベント、つまり、より一般的には、システムまたは人間によってうまく取り扱われない見込みの状況についてのこうしたモデルは、現在の観測結果に基づいて、予期されていない、混乱させる、またはモデル化されていない状況が将来発生する見込みがあることを、人間または自動化されたシステムに警告するために利用することができる。将来に迫るこのような状況の尤度についての知識を有することにより、それが不確実なときでも、個人またはシステムが意外または相当困難な状況に準備しようとする場合、個人またはシステムに、警告を与えることができ、したがって、代替のコンテキストまたは状況の選択を可能にすることができる。
【００４６】
予測モデル１０２を、不確実なもとで予期していない有益な状況に人間またはシステムが置かれ得る状況を、導きまたは促進するために、さらに使用することができる。表示を、将来についての観測者の予期のモデルの推測と、同じ将来の時間についてのワールドの結果のよりリッチで正確なモデルとの差異に基づく情報を警告するように駆動することができ、これらのモデルの両方は、予測モデル１０２の範囲内にある。これらの表示は、何かが将来ユーザにとって意外であるかまたは意外となる見込みがない限り、人間またはシステムは予期を履行せず、人間またはシステムに警告する理由がないことを想定することができる。例えば、交通予測アプリケーションに戻ると、システムに警告する際に、将来の対象の時間の対象の経路の交通量が、より少ないまたは多い意外な量であることを、いつ個人が予期することができるかに関して、個人は、警告を受けることができる。上記の個人は、（観測者に基づく予期のモデルによって決定されるように）個人が予期することになる交通状態に関しては警告を受けることを望まないことがある。他の適用では、ユーザにとって意外な将来の予想に関する予測に基づいて、ユーザは、ある時間までに遠隔の場所に到着するという制約の範囲で、より早くまたは遅れて外出を始めるように警告を受けることができる。他の例では、予測モデル１０２は、警告システムの範囲において利用され、ユーザに影響する意外なイベントの予測が与えられると、ユーザをより遅れてまたはより早く朝に起こすことができる。
【００４７】
予測モデル１０２は、将来における意外なイベント／出来事を正確に予測するための予測モデル１０２の能力に関する予測を提供するモデル（図示せず）を含むことができる。したがって、予測モデル１０２は、自動的に予測の精度を強調表示する、または、予測が信頼されないインスタンスを決定することができ、そうすることにより、ユーザが、将来に対する準備の際に、より予測に依拠しないようにすることができる。ロボットシステム（ｒｏｂｏｔｉｃ  ｓｙｓｔｅｍ）は、意外な事または難題に直面する可能性が低い代替の接近方法または経路を選択するために、モデル化されていないイベント、予測不能、または意外な失敗についての予測モデルの推測に準拠して、現在の経路または軌道に出現するモデル化されていないまたは意外なイベント、または不適格になる可能性が高い他の困難な状況を予想するためのモデルを使用することを所望することができる。
【００４８】
意外なイベントの予測または発生を生成すると、予測モデル１０２は、このような予測を、ユーザインターフェースコンポーネント１０４に中継し、生成された予測をユーザに提示することができる。例えば、ユーザインターフェースコンポーネント１０４を、ユーザ、ユーザに予測を聞こえるように提供する話者、または他の適切なインターフェースに、生成された予測を視覚的に表示する、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）と結合することができる。さらに、ユーザインターフェースコンポーネント１０４は、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、およびスマートフォンなどのポータブルデバイス上、または、デスクトップパーソナルコンピュータなど据付けの装置上に存在することができる。交通アプリケーションでは、ユーザインターフェースコンポーネント１０４は、経路をトラバース（ｔｒａｖｅｒｓｅ）することにより、ユーザに動的に経路を表示することができ、トラバースするときのズームの量は、地図上のデータポイント（ｄａｔａ  ｐｏｉｎｔ）の間の距離、経路の１つまたは複数のデータポイントからの距離、および、経路におけるデータポイントの数などに応じている。例えば、ユーザは、ユーザが関心を持つ、経路に沿ったハイウェイのいくつかの部分（混雑しているかまたは混雑が予測される、ハイウェイの複数の部分など）が存在する、ある特定の経路を移動することを所望することができる。経路の始まりに、表示を特定のズームと関連付けることができ、表示が経路のトラバースを開始するのに伴い、表示は、「ズームアウト（ｚｏｏｍ  ｏｕｔ）」し、このズームの割合は、データポイント間の距離、データポイントとの間の距離、および／または、経路上のデータポイントの数に応じる。ズーミングは、ルートに関して、より大量のコンテキストをユーザに提供するのに用いられ、経験的に従来のシステムよりもユーザに心地よいものとして示されてきた。ユーザインターフェースコンポーネント１０４（例えば、ディスプレイ）は、データポイントに接近するユーザを表示し、表示が「ズームイン」し、このズームの割合は、やはり、データポイント間の距離、データポイントからの距離、および／または経路上のデータポイントの数に応じる。  
【００４９】
システム１００を、サーバとクライアントの組合せ、またはクライアントだけで実装することができる。例えば、ユーザインターフェース１０４を含むコンピューティングデバイスは、予測モデル１０２をホストするサービスに加入（ｓｕｂｓｃｒｉｂｅ）することができる。予測モデル１０２を、サーバ上のプロセッサおよびメモリと関連付けることができ、そこで計算が行われる。次いで、生成された予測は、無線および／または有線のネットワークを介してユーザインターフェースに送達される。さらに、地図またはその部分を、クライアントに送達し、そのメモリ内にキャッシュ（ｃａｃｈｅ）することができる。その後、予測に関係する表示は、サーバから送達され、クライアントでキャッシュされたグラフを介して配置される。しかし、処理およびメモリの性能が向上したのに伴い、システム１００の全体が、クライアント内に常駐することもできる。
【００５０】
次に、図２を参照すると、意外なイベント／状態の予測の生成を促進するシステム２００が示されている。システム２００は、受け取ったコンテキストデータおよび履歴データに応じて、意外なイベントに関係する予測を生成する、予測モデル２０２を含む。コンテキストデータを、例えば、１つまたは複数のセンサ（群）２０４、および／または、１つまたは複数のデータ収集コンポーネント２０６を介して、予測モデル２０２に送達することができる。例えば、予測モデル２０２が交通パターンを予測するアプリケーションでは、センサ（群）２０４は、自動車の存在、および自動車のおおよその速度などを検出する、道路上のウェイトセンサ（ｗｅｉｇｈｔ  ｓｅｎｓｏｒ）とすることができる。交通に関する他の例では、自動車に関連するＧＰＳセンサを、道路上の自動車に関係するコンテキストデータと併せて利用することができる。これらのセンサを、自動車、携帯電話、およびＰＤＡなどに組み込むことができる。さらに他の例では、センサ（群）２０４を、携帯電話およびセルラタワーの間のハンドシェイクの監視に関係づけることができ、したがって、道路上での個人の位置を示すさらに他の標識が提供される。さらに、温度、および時間などに関係するセンサ（群）を、コンテキストデータを得るために使用することができる。したがって、予測モデル２０２によって使用するコンテキストデータを得ることに関連して、任意の適切なセンサを用いることができる。データ収集コンポーネント２０６を、予測モデル２０２が設計された目的の適用に関係する変数に関して、テレビ、ラジオ、およびインターネットを監視するために使用することができる。例えば、予測モデル２０２が、交通予測に関連して利用される場合、時刻、スポーツイベントの発生、および天候が、交通に影響し得ることは周知である。したがって、データ収集コンポーネント２０６は、ラジオのニュース放送で述べられた天候を決定するための音声認識メカニズム、および、スポーツイベントまたは他の適切なイベントを監視するためのテキスト認識メカニズムなどを用いてデータを取得することができる。したがって、予測モデル２０２によって用いることができるコンテキストデータを得るための任意の適切なデバイス／メカニズムが企図される。
【００５１】
予測モデル２０２を、例えば、ベイジアンネットワーク、動的ベイジアンネットワーク、および連続時間ベイジアンネットワークなどグラフィカルな確率モデル、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）、マルコフ過程、パーティクルフィルタリング（ｐａｒｔｉｃｌｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）、ギブスサンプリング（Ｇｉｂｂｓ−ｓａｍｐｌｉｎｇ）に基づく手法、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、微分方程式、論理ベースの推論システム、および、ファジー論理中心の方法のうちの１つまたは複数を用いるような統計的方法によって構築することができる。ある具体的な例では、予測モデル２０２は、将来の意外なイベントの予測を生成することに関連して１つまたは複数のベイジアンネットワーク２０８を使用することができる。ベイジアンネットワーク２０８は、抽象化されたイベントに影響を与える変数を含むことができ、このような変数および影響は、ベイジアンネットワーク内にモデル化される。例えば、ベイジアンネットワーク２０８は、交通システムにおいて問題となる交通ホットスポットまたはボトルネック領域のいくつかのセットについて、混雑するまでの時間および解消するまでの時間を表す、確率変数を含むことができ、交通流を予測することは、このような確率変数について推論することに関係することができる。さらに、予測モデル２０２と関連して、ボトルネック領域を解析し識別するためのツール（図示せず）を使用することができる。予測モデル２０２と関連して使用することができる例示的ツールの描写を、図２５〜２９で見ることができる。
【００５２】
交通状態の予測に関係する例を続けると、第１の道路の特定の領域での事故は、第２の道路の特定の領域における交通状態に影響を与えることができる。他の例では、特定の道路の特定の部分に対して、天候状態が、他の道路の部分に対してよりも大きい影響を有することができる。したがって、ベイジアンネットワーク２０８における変数は、道路のいくつかの部分の抽象化、そこでの交通に影響を与える事故、そこでの交通に関係する天候、および他の適切な個数の変数を含むことができる。ベイジアンネットワーク２０８は、道路とそこでの交通に影響を与える変数の実質的に完全な表現であることが可能である。他の例において、ベイジアンネットワーク２０８を、ユーザの期待をモデル化するために用いることができ、このような期待は、ロバストモデル（ｒｏｂｕｓｔ  ｍｏｄｅｌ）による予測の出力とは大幅に異なり得る。
【００５３】
予測モデル２０２は、（複数の）意外なイベントの定義２１０を含むことができ、この定義は、意外なイベントのあり得る発生を個人に警告するために使用される。（複数の）意外なイベントの定義２１０を、様々なやり方で作成および／または定義をすることができ、それらの少なくとも一部は、図１に関連して説明されている。例えば、（複数の）意外なイベントの定義は、閾値確率よりも高くかつ／または低く発生するイベントに関係付けることができる。したがって、ユーザは、発生の予測された確率が閾値の外側にある場合、警告を受けることができる。他の例では、（複数の）意外なイベントの定義２１０は、観測者に関係したモデルによってモデル化されていないイベントと関連することができ、したがって、（複数の）意外なイベントの定義２１０で定義されるこのようなイベントは、一般に、ユーザによって予期されていない。したがって、異なるモデル、つまり観測者に関係したモデルと、より完全な実質的なモデルを、意外なイベントを決定し、差し迫ったこのようなイベントの発生および／またはその確率を個人に警告するために、（複数の）意外なイベントの定義２１０に関連して利用することができる。しかし、（複数の）意外なイベントを定義するためのどの適切な方法も、本明細書に添付の特許請求の範囲に含まれることが意図されることは理解されよう。
【００５４】
予測モデル２０２は、予測モデル２０２が将来の意外なイベントに関係する予測と一緒に時間データを出力するのを支援する、タイミングコンポーネント２１２をさらに含む。例えば、特定の区域で将来いつかそのうちに混雑が起きることを通知しても、個人は混雑が予期される時間や予期される混雑の長さなどを知ることができず、役に立たない。したがって、タイミングコンポーネント２１２を使用して、予測モデル２０２によって出力された予測と、時間の値を関連付けることができ、それにより、予測された将来の意外なイベントに応じた決定を行うために用いることができる必要な情報をユーザに提供することができる。システム２００は、ユーザに予測情報を提供するユーザインターフェースコンポーネント２１４をさらに含む。一例では、ユーザインターフェースコンポーネント２１４は、自動車内に存在することが可能であり、したがって、ユーザが移動するのに伴い、動的に予測を生成することができる。
【００５５】
ユーザに関心がある地域を決定するのを支援するために、ツール／インターフェース（図示せず）は、ユーザが、ホットスポットまたはボトルネックのセットを選択することを可能にし、それを関心がある地域としてラベル付けすることができ、このような選択には、モバイルの警告条件が満たされた場合（例えば、適切な時刻、警告条件が満たされる、ユーザがデスクトップのある所に現在いないと検知される）に、デスクトップまたはモバイル警告が（例えば、スマートフォンに対する警告を介して、または通常の携帯電話に対するＳＭＳメッセージを介して）発生するとき、また、アクティブに領域または経路全体が監視されているとき、ボトルネック領域のセットを選択し、それらを時刻と結び付けることによる、経路（例えば、通勤経路）を含むボトルネック領域のセットの選択が含まれる。スマートフォンを、吹出しや自動スクロールなどによって、時刻ごとの該当するボトルネックを表示するように設定することができる。
【００５６】
次に、図３を参照すると、将来に発生し得る意外な状況の予測の生成を促進するシステム３００が示されている。システム３００は、将来の意外なイベントの予測を生成する予測モデル３０２を含み、さらに、その予測に関連する確率を生成することができる。予測モデル３０２は、受け取ったコンテキストデータおよび履歴データに応じて、意外なイベント（または非典型的／変則的イベント）の予測を生成する。予測モデル３０２は、ユーザ中心の情報３０４を含み、それにより、予測モデル３０２が、ユーザにとって意外となるイベントを決定する。より詳細には、ユーザ中心の情報３０４を、どの予測された意外なイベントがユーザにとって重要であるかを決定するために、予測モデル３０２によって使用することができる。例えば、ユーザは、毎日３時に職場を離れ、通常は交通の混雑にさらされない特定の経路で住居へ移動することができる。したがって、予測モデル３０２は、ユーザが通常たどる経路上で混雑が発生することを予測した場合、この予測した混雑をユーザに通知することができる。しかし、予測モデル３０２は、ユーザが移動しない経路上の混雑を予想する場合、（ユーザに関係ないため）このような予測がユーザに提供されるのは望ましくない。
【００５７】
予測モデル３０２は、意外なイベントと関連する確率を決定する確率解析コンポーネント３０６をさらに含むことができる。例えば、ユーザは、非常に小さい発生確率と関連する意外なイベントの予測を提供されるのを望まない場合がある。したがって、確率解析コンポーネント３０６は、予測された意外な確率と関連する確率を計算することができ、計算した確率が定義された閾値よりも高いかまたは低い場合に確率が提供されるようにすることができる。
【００５８】
予測モデル３０２は、更新コンポーネント３０８を含むこともでき、更新コンポーネントは、ユーザが、意外と見なすイベントを、予測モデル３０２に通知することを可能にする。更新コンポーネント３０８は、特定のイベントが、モデル化されていないかつ／または予測モデル３０２によって意外と見なされていないとき、重要となり得る。意外なイベントがモデル化されていない事例において、更新コンポーネント３０８は、ユーザが意外であると見なすイベントに関する情報をユーザから受け取ることができ、そのイベントに関連するコンテキストデータを（センサ、ラジオ、およびユーザ入力などから）得ることができる。したがって、予測モデル３０２を、ユーザによって指定されたイベントを含むように拡張することができる。イベントがモデル化されているが、予測モデル３０２がイベントを意外であると見なしていない事例において、意外なイベントの予測が将来発生することになる場合、更新コンポーネント３０８は、ユーザ入力を受け取り、予測モデル３０２がそのイベントを意外なイベントとして出力するようにすることができる。
【００５９】
システム３００は、予測モデル３０２の精度を解析してその性能が改善されるようにモデル３０２を調整する、モデル解析コンポーネント３１０をさらに含むことができる。例えば、モデル解析コンポーネント３１０は、予測モデル３０２による予測出力を追跡し、その予測をイベントの発生と比較することができる。モデル解析コンポーネント３１０は、様々な機械学習アルゴリズムおよび／または技法を使用して、予測モデル３０２の性能を改善するために予測モデル３０２を自動的に調整することができる。具体的には、モデル解析コンポーネント３１０は、ベイジアンネットワーク、ファジー論理システム、ニューラルネットワーク、または他の適切な機械学習メカニズムを含むことができる。
【００６０】
システム３００は、ユーザインターフェースコンポーネント３１２をさらに含むことができ、それを介して、ユーザは、予測モデル３０２と通信し、予測モデル３０２に情報を提供することができる。例えば、ユーザは、意外であると見なすイベントを、ユーザインターフェース３１２を介して、予測モデル３０２に通知することができる。このような通信を容易にするために、ユーザインターフェース３１２は、音声認識システム、圧力感知スクリーン、ポイントアンドクリック（ｐｏｉｎｔｉｎｇ  ａｎｄ  ｃｌｉｃｋｉｎｇ）メカニズム、磁気ポインティングメカニズム、および／またはこれらの任意の適切な組合せを使用することができる。ユーザインターフェースコンポーネント３１２をさらに、予測モデルによる予測出力をユーザに伝達するために使用することができる。
【００６１】
次に図４を参照すると、将来発生し得る意外なイベント（および／または、非典型的または変則的状況）を予測し、このような予測をユーザに提供することを促進する、システム４００が示されている。システム４００は、将来における意外なイベントの発生、それに関連するタイミング、およびそれに関連する確率を予測することができる、予測モデル４０２を含む。予測モデル４０２は、センサ（群）４０４およびデータ収集コンポーネント４０６から受け取ったコンテキストデータに応じて、予測を生成することができる。センサ（群）４０４およびデータ収集コンポーネント４０６は、図２に関連して述べたデバイスと同様のデバイスとすることができる。さらに、予測モデル４０２は、データストア４１０にある過去の観測結果４０８に応じて、将来発生することがある意外なイベントの予測を出力することができる。データストアは、従来のハードディスク、リムーバブルディスク、およびフラッシュメモリのような任意の適切なデータ記憶メカニズムとすることができる。
【００６２】
一例では、予測モデル４０２は、（複数の）意外なイベントの定義４１２を含むことができ、それにより、予測モデル４０２が、典型的または意外でないイベントと、非典型的または意外なイベントを区別することが可能になる。例えば、予測モデル４０２は、ユーザにとって意外ではない将来のイベントに関する予測を生成することができるが、それは意外でないためユーザによって再検討されることは望ましくない。しかし、予測モデル４０２が、（複数の）意外なイベントの定義４１２に従って、予測を生成した場合、意外なイベントの予測を、ユーザに出力することができる。他の例では、（複数の）意外イベントの定義４１２は、ユーザ期待モデル４１４とワールドモデル４１６の出力との比較によって、更新および／またはサポートされる。ユーザ期待モデル４１４は、典型的なユーザが予測を行うときの方法を模倣することができ、予測は、限られた個数の変数の間での単純な相関関係となる傾向がある。したがって、意外なイベントを、ユーザ期待モデル４１４の考慮または期待の範囲外にあるイベントとして定義することができる。ワールドモデル４１６は、より多くの個数の変数とそれらの間の関係を考慮に入れた、より複雑な確率モデルとすることができ、典型的な観測者によって予測が生成されるときには、このようなかなりの個数の変数および関係は考慮されない場合が多い。したがって、おおむね同様のコンテキストおよび履歴データを所与として、ワールドモデル４１６とユーザ期待モデル４１４が、非常に異なる将来の予測を出力する可能性がある。このような場合、（複数の）意外なイベントの定義４１２は、イベントによって更新され、ユーザは、この起こり得る意外なイベントの予測を、ユーザインターフェースコンポーネント４１８を介して受け取ることができる。さらに、予測モデル４０２の効率性および性能を向上するために、センサ（群）４０４およびデータ収集コンポーネント４０６によって収集されたデータ、ならびに、それに関連するイベントの予測と実際のイベントを、過去の観測結果４０８としてデータストア４１０に格納することができる。したがって、予測モデル４０２は、経時的に精度を高めていくことができる。
【００６３】
ユーザ期待モデル４１４をより完全に説明するために、ここでは交通に関する例を与える。ユーザ期待モデルを、いくつかの曜日における特定の時間区分について、道路システムにおける特定の位置のステータスを記述する周辺統計を用いて構築することができ、それにより、周辺モデルが作成される。このようなモデルは、１つまたは複数の機械学習手順で（時刻および曜日と共に）考慮される天候および休日ステータスなどの変数の部分集合に条件付けされることが可能である。このようなデータは、通勤者が容易に入手可能である。交通に関係する意外な事を識別するために、（ユーザ期待モデル４１４を構成する）周辺モデルの出力を、リアルタイムの状態、および／または（より多くの変数とそれらの間の相互依存性を考慮する）ワールドモデル４１６の出力と比較することができる。
【００６４】
次に図５を参照すると、将来に発生し得る意外なイベントの予測を生成することができる予測モデルを構築することを促進するシステム５００が示されている。システム５００は、ケースライブラリ５０２を含み、ケースライブラリ５０２は、データ（例えば、ステータス、変数の相互依存性など）によって表すことができる複数の意外な状況５０４〜５０８を含むことができる。例えば、ケースライブラリ５０２（または複数のライブラリ）の焦点を、観測者の効用に正または負の影響を与えると見込まれる意外なイベントに、当てることができる。さらに、意外な状況５０４〜５０８は、特徴付けが乏しい効用とすることができる。他の手法では、ケースライブラリ５０２は、結果が確率分布の端にある事例を含むことができる。言い換えれば、例えば、予期されないまたは意外な交通量が、道路の特定の部分にあり、量が、平均交通量より多いまたは少ない標準偏差の閾値である事例を識別し、このような事例をケースライブラリ内に意外な状況５０４〜５０８として格納することができる。交通の混雑に関係する例としては、交通データ、時刻、曜日、現在休日中であるかどうか、学校の学期中であるかどうか、スポートイベントなど地域の大規模なイベントの開始および終了時間、ならびに、降水量、視程、気温、および日照量のステータスを含む天候に関連する同期情報などがある。例えば、これらの情報を、インターネット上のソースから、かつ／またはセンサを介して収集することができる。ただし、ケースライブラリ５０２を構成し、ライブラリに入る状況を分類するために、任意の適切な方法が企図される。
【００６５】
さらに、意外な状況５０４〜５０８に時間的に近傍のデータを、ケースライブラリ５０２内に格納することができる。より詳細には、意外な状況５０４〜５０８に関係する観測結果を、ケースライブラリ５０２内の意外なイベントと結合することができる。例えば、交通アプリケーションにおいて、意外な状況５０４〜５０８に先立って得られる観測結果は、天候、インシデントリポート、大きなイベント（例えば、スポーツイベント）、ならびに、特定の交通システム全体にわたる交通流の履歴に関係する観測結果のステータスなどを含めて得ることができる。時間の閾値を定義することができ、そのような時間閾値内の観測結果を得ることができる。
【００６６】
ケースライブラリ５０２の内容を、モデル生成器５１０に送達することができ、モデル生成器５１０は、機械学習コンポーネント５１２を使用して予測モデル５１４の作成を支援し、モデル５１４は、意外な状況を含めてイベントおよび／または状態の将来の発生を予測するために利用される。機械学習コンポーネント５１２は、例えば、予測モデル５１４を設計するための構造検索およびパラメータ最適化によって構成される、ベイジアンネットワークモデル、統計的分類子、ニューラルネット方法と関係付けることができる。このような技法を使用したモデル生成器５１０は、予測モデル５１４についてのグラフィカルな表示を生成することができ、モデルに対するグラフィカルな表示が提供される（そして、個人が複数の変数および影響を視覚化することが可能になる）。一例では、複数の異なる場所（例えば、異なる交通ボトルネック）についての１つのモデルを構築するのではなく、モデル生成器５１０は、複数の場所および変数の相互依存性を捕捉することができるように予測モデル５１４を構成することができる。交通に関しては、このような手法を利用することにより、予測モデル５１４が、複数のボトルネックの流れの間の依存関係および時間関係について学習することが可能になる。モデル生成器はさらに、意外な状況５０４〜５０８と関連付けることができる変則の定義５１６を受け取り、予測モデル５１４にこれらの定義５１６を組み込むことができる。さらに、ユーザ期待モデル５１８を生成し、モデル生成器５１０に提供することができ、したがって、変則の定義５１６に関係する予測出力を、ユーザ期待モデル５１８によって、生成された期待出力と比較することができるようになる。したがって、予測モデル５１４は、意外なイベントを定義する共に、将来の意外なイベントおよびそれに関連する確率を出力するための様々なメカニズムを含むことができる。
【００６７】
次に、図６〜９を参照すると、請求項に係わる主題に従う方法が、一連の処理として記述されている。請求項に係わる主題は、これらの処理の順序に限定されず、いくつかの処理は、本明細書に示すのとは異なる順序でかつ／または他の処理と並行に行うことができる。代わりに、例えば、状態図などの一連の相互に関係した状態またはイベントとして方法を表すこともできることは、当業者には理解され認識されよう。さらに、説明されるすべての処理が、請求項に係わる主題に従う方法を実装するために必要とされるとは限らない。
【００６８】
主に図６を参照すると、予測モデルから予測を生成するための方法６００が示されている。６０２では、予測データモデルが受け取られる。このモデルは、例えば、１つまたは複数のベイジアンネットワークを含み、また、ニューラルネットワークまたはファジー論理、および他の任意の適切な機械学習の形態を利用することもできる。さらに、予測データモデルを、履歴データ、およびユーザの期待などに応じて生成することができる。６０４で、意外なインスタンスに対する定義が提供される。このような定義の生成については、先に詳細に説明した。６０６で、コンテキストデータが得られ予測モデルに送達される。コンテキストデータを、センサ、ウェブサイト、ラジオ、または他の適切な情報の所在位置から得ることができる。例えば、ユーザとの対話から直接的に情報を得ることもできる。６０８で、意外なイベントが予測されているかどうかについての決定が行われる。意外なイベントが予測されている場合、６１０で、ユーザに、予測されたイベントに関する情報が提供される。例えば、交通のコンテキストでは、ユーザにとって意外となる混雑が、将来発生することが予測された場合、予測された混雑の位置、予測された混雑の発生時間、混雑の解消が予測される時間、ならびに、これらの予測の正確さに関する確率が、ユーザに提供され得る。次いで、６１２で、このような予測およびコンテキストデータを、予測モデルを改善するために保持することができる。６０８で意外なイベントが予測されていない場合、収集されたコンテキストデータを、モデルの性能を改善するために保持することができる。
【００６９】
次に図７を参照すると、将来に発生し得る意外なイベントを予測するための方法７００が示されている。７０２で、ユーザの期待のモデルが生成される。例えば、モデルは、人間が将来の出来事に対する予測を生成するやり方を充分に模倣することができ、典型的には、単に、選択した個数の変数に注目し、変数間の低いレベルの相互依存性を認識する。例えば、極端な気象条件が存在する場合、ユーザは、道路の特定の部分が、混雑にさらされることを予測することができる。しかし、ユーザは、複雑な相互依存性を認識できないことが多い。例えば、第１の道路における事故が、ユーザが移動する第２の道路の交通に影響し混雑を生じることがある。このユーザは、事故について知らず、さらに、現在移動している道路、または移動するのに望ましい道路における事故と混雑の関係を認識することができないことがある。
【００７０】
７０４で、意外なイベントが定義される。これらのイベントを、ユーザ期待モデルによって考慮されないイベント、発生の閾値確率の外側のイベント、ユーザが選択したイベント、平均から離れている特定の数の標準偏差である発生、または、意外なイベントを定義するための他の任意の適切な方法として定義することができる。これらのイベントの事例を、ケースライブラリから取り出し、将来発生し得る意外なイベントを予測モデルを生成することに関連して利用することができる。７０６で、予測モデルは、ユーザ中心のモデルおよび定義された意外な事に応じて作成される。特に、予測モデルは、ユーザ中心モデルの出力を解析し、その出力を、よりロバストなモデルの出力と比較することができ、それらの間に大きな相違がある場合、ユーザは、意外なイベントについて警告を受けることができる。さらに、予測モデルが、定義された意外なイベントと実質的に同じ出力を作成する場合、ユーザは、このようなイベントについて警告を受けることができる。予測モデルを、上記の意外なイベントの出力を可能になるような方法で作成することができる。
【００７１】
７０８で、コンテキストデータが受け取られる。このデータを、例えば、（例えば道路上の）センサ、カメラ、ＧＰＳシステム、テキスト認識コンポーネント、ウェブクローラ（ｗｅｂ−ｃｒａｗｌｅｒ）、音声解析コンポーネント、または、クライアントデータを得る／受け取るための他の任意の適切な手段を介して受け取ることができる。７１０で、予測モデルは、予測出力を生成する。７１２で、出力が意外な事の定義と一致しているかどうかについて決定が行われる。出力が、意外な事の定義と一致していない（例えば、予測が、意外なイベントと関係していない）場合、７０８で、コンテキストデータを受け取ることができる。７１２で出力が意外な事の定義と一致していない場合、７１４で、ユーザは、意外なイベントの予測の提供を受けることができる。例えば、ユーザは、予期されない道路の混雑や予期されない販売数などについて警告を受けることができる。予測された意外なイベントに関係する情報がユーザに提供されると、７０８で、コンテキストデータを受け取ることができる。
【００７２】
次に図８を参照すると、将来の意外なイベントを予測する予測モデルを洗練するための方法が示されている。８０２で、意外なイベントを予測するために用いられる（複数の）モデルが生成される。以下に述べるように、これらのモデルを、意外なイベントを記述するケーススタディに応じて構築することができる。さらに、このモデルを、意外な事の定義に応じて生成することができる。８０４で、意外なイベントは、生成されたモデルによって予測される。交通アプリケーションでは、混雑のポイントを予測することができ、この混雑は、意外である場合もそうでない場合もある。８０６で、予測モデルによって出力された予測が格納される。８０８で、モデルの精度が決定される。この決定は、モデルによって出力された予測と実際のイベントを比較することによって達成される。具体的には、例えば、予測モデルは、特定の時間における道路の特定の部分で交通が混雑し、ある特定の時間の間に交通は混雑したままであることを予測することができる。これらの予測は、センサおよび／またはユーザ入力を介して得ることができる実際の結果と比較することができる。８１０で、モデルは、決定された精度に応じて更新される。したがって、モデルが一貫して不正確な場合は、モデルを調整することができる。予測モデルの自動的調整と関連して、様々な機械学習メカニズム／技法を用いることができる。
【００７３】
次に図９を参照すると、意外なイベントを予測することができるモデルを生成するための方法９００が示されている。９０２で、イベントを記述するデータのケースライブラリが得られる。例えば、ケースライブラリは、意外なイベント、典型的なイベント、または他の任意の適切なイベントとして定義されるイベントを含むことができる。９０４で、意外なイベントが定義される。一例では、単純化したユーザ中心のモデルによって考慮されないイベントは、意外なイベントとして定義することができる。他の例では、特定の確率の範囲の外部にあるイベント、または、平均から離れている特定の数の標準偏差の外部のイベントを、意外なイベントとして定義することができる。上記から分かるように、意外な事を定義するための任意の適切な方法は、発明者によって企図され、添付の特許請求の範囲に含まれるものである。
【００７４】
９０６で、ユーザの期待による予測を生成するモデルが、生成および／または提供される。したがって、モデルは、ユーザによって一般的に考慮される変数、およびユーザによって一般的に考慮される変数の間の相互依存性を勘案するように設計される。９０８で、定義されたイベントおよびユーザ期待モデルに応じて、意外なイベントの予測子（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）を作成する、モデル生成器が提供される。記述されていないが、作成されたモデルは、「ワールド」モデルを含むことができ、「ワールド」モデルは、相当の量のデータが与えられると、多数の変数の間の様々なレベルの相互依存性を決定することができる。したがって、「ワールド」モデルは、ユーザ中心のモデルよりも、かなり洗練され得る。したがって、ユーザ中心のモデルの出力が、「ワールド」モデルによって出力される予測から著しく異なる場合、「ワールド」モデルの出力を、意外なイベントと見なすことができる。他の例では、「ワールド」モデルが、定義された意外な事に充分に関係する予測を出力する場合、このような予測を、意外なイベントとしてユーザに提示することができる。
【００７５】
次に図１０を参照すると、経路に基づく警告を可能にする、経路のユーザ定義を示す、スクリーンショット１０００が示されている。例えば、（スクリーンショット１０００に表示されるものと同様の）グラフィカルな情報ツールを表示することができるツールを利用して、ユーザは、例えば、朝夕の通勤に関係する、関心のある（複数の）経路を定義することができる。より詳細には、ユーザは、朝の通勤に関連する（複数の）経路および時間、夕方の通勤に関連する経路および時間、ならびに、表示に対応するリフレッシュレート（ｒｅｆｒｅｓｈ  ｒａｔｅ）などを定義することができる。データエントリおよび表示エンティティ１１０２は、このようなユーザ定義の使用可能性を促進するために提供され得る。さらに、このような経路に基づく警告システムが使用可能な場合、音響警告を、定義された経路について関連する時間にユーザに提示することができる。例えば、ユーザは、混雑の閾値の水準を設定することができ、交通の混雑が、この閾値に達したとき、および／または、この閾値に達すると予測されたとき、ユーザは、（例えば、音響やモバイルデバイスの振動などを介して）警告を受けることができる。同様に、ユーザは、経路および時間について、交通の混雑が閾値を下回るときに関係する警告を受け取ること、および／または、交通の混雑が閾値を下回ると予測されるときに関して警告を受けることを所望することができる。さらに、ユーザは、意外な状況またはイベントを示して提示される警告を設定することができる。一例では、ユーザは、（スクリーンショット１０００内の円で囲まれた数字によって示される）自身が移動する場所を指定することにより移動経路を定義することができる。この選択を、グラフィックによる数字を選択すること、および／または、データ受取りエンティティに手動で数字を入力することによって達成することができる。
【００７６】
次に図１１を参照すると、（前述のような）予測モデルによって生成される予測を利用するアプリケーションのスクリーンショット１１００が示されている。このスクリーンショットは、様々な道路のグラフィック表示１１０２を含み、これらの道路は、複数の部分１１０４を含む。これらの部分を、これらの部分に関連する混雑の水準を示す、特定の色および／または色の陰付けに関連付けることができる。例えば、部分１１０４が、緑色に陰付けされている場合、ユーザは、部分１１０４で混雑がほとんどないことを判断することができる。道路１１０２に関連するコンテキストデータおよび履歴データを受け取ることにより、ユーザに予測を提供することができる。タイミングインジケータ１１０６もまた、スクリーンショット１１００内に含まれ、タイミングインジケータ１１０６は、道路１１０２の選択された部分の現在の交通状態に関連する予測された時間をユーザに通知する。例えば、タイミングインジケータ１１０６は、予測された時間量の間に混雑がないままであることを示すことができ、その予測と正確さの確率を関連付けることができる。他の例では、スクリーンショット１１００は、将来における時間に関係する情報をユーザに提供することができる。したがって、ユーザは、職場を離れるのに先立って、時間内に現在の地点から一定の距離の移動をする経路に関係する予測された情報を要求することができる。さらに他の例では、予測モデルによって意外な事についてユーザに提示することができる。
【００７７】
次に、図１２を参照すると、別の例示的スクリーンショット１２００が示されている。スクリーンショット１２００は、ディスプレイを介してユーザに交通情報を提供できることを示している。このディスプレイは、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、およびラップトップ上などに存在し得る。このスクリーンショットは、グラフィックで表現された複数の道路１２０２を含み、前記の道路は、グラフィックで表現された部分１２０４を含む。これらの部分は、道路１２０２の特定の部分が混雑にさらされるのが予測されることをユーザに伝達するために、複数の異なる色および／または陰付けと関連付けることができる。例えば、赤に色付けされた部分は、高水準の混雑にさらされる。タイミングインジケータ１２０６および１２０８を、道路１２０２の選択された部分に関連付けることができ、混雑が発生するまでの予測時間、および混雑が特定の部分で存続する予測時間などを示すことができる。上述のように、予測を、意外なイベントと関係付けることができる。例えば、道路１２０２の特定の部分が特定の時間に軽い混雑にされされることは、一般的には予期されない。しかし、ロバスト予測モデルは、定義された意外なイベントおよびユーザの期待値、ならびに受け取ったコンテキストデータおよび履歴データに応じて、このような予測を出力することができる。
【００７８】
図１３〜１５をまとめて参照すると、変数および交通状態の間の相互依存性を示すネットワークのグラフィック表示が示されている。このような状態図を、将来の交通状態を予測するための予測モデルを生成することに関連して使用することができる。特に図１３を参照すると、様々な混雑および様々な道路の部分に関連する仕事日およびタイミングを表す変数の間の相互依存性を示す、例示的ベイジアンネットワークモデル１３００のグラフィック表示が示されている。一例では、ネットワークモデル１３００を、構造学習によって生成し、交通に関係するパラメータの予測に関連して利用することができる。具体的には、例えば、ある日が仕事日であるかどうかは、１５でラベル付けされた道路の部分に関連するタイミングに影響を与えることができ、ノード１３０２によって表されている。したがって、ノード１３０４で表される変数は、当日が仕事日であるかを示し、また、ノード１３０４は、ネットワーク１３００内の複数のノードに関係付けられている。他の例として、変数１３０４は、ノード１３０６で表される（部分１４としてラベル付けされた）道路の部分が重い混雑にさらされなくなるまでの時間に影響を与えている。他の様々な相互依存性も存在するが、これらの相互依存性を、ネットワークモデル１３００を検討することにより容易に認識することができる。カレンダアプリケーションまたは他のメカニズムにより、ノード１３０４に対する値を決定することができる（例えば、ある特定の日が仕事日であることを表すために第１の値を使用し、ある特定の日が仕事日でないことを表すために第２の値を使用することができる）。
【００７９】
次に図１４を参照すると、例示的ネットワークモデル１４００が示されている。ネットワークモデル１４００は、モデル１４００の他の変数に対する（天候状態に関する互いに排他的な状態のセットを表す）天候変数１４０２の影響を示すために提供されている。例えば、ボトルネックが現在高い水準で混雑していない場合に高い水準で混雑するまでの時間量、および、ボトルネックが現在高い水準で混雑している場合に混雑が解消するまでの時間量を捕捉する変数がある。
【００８０】
次に図１５を参照すると、複数の変数および意外な事の間の相互依存性を示す例示的ネットワークモデル１５００が示されている。ネットワークモデル１５００は、予測モデルにおいて定義された特定の意外な事を表すノード１５０２、および、このようなノード１５０２に関係する様々な変数を含む。この例では、時刻（ノード１５０４）、および曜日（ノード１５０６）を表す変数は、ノード１５０２によって表される意外な事の発生と関係付けられている。さらに、道路の特定のいくつかの部分のステータス（例えば、混雑、部分的混雑など）を、ノード１５０８〜１５１４によって表すことができ、これらのステータスは、ノード１５０２で表される定義された意外な事の予測された発生に関係付けられたものとして示される。さらに、道路の特定のいくつかの部分の、実際および／または予測の混雑の持続時間を表しているノード１５１６〜１５１８が、ノード１５０２に関係付けられる。これらの変数間の相互依存性を、交通状態に関係する予測を生成する、かつ／または、将来の（複数の）意外なイベントの発生を予測するために利用することができる。
【００８１】
図１６を簡単に参照すると、変数、ならびに本明細書に記載の予測モデルによって予測することができる意外なイベントの間の相互依存性を示す、ネットワーク１６００が示されている。例えば、このネットワークは、天候、道路の特定の領域の事故、道路における混雑ステータス、時刻、曜日、ならびに、スポーツイベントまたはゲームがあるかどうかなどを表すノードを含む。したがって、ネットワーク１６００を、交通パターンを一般に予測し、将来発生し得る意外な交通パターンを特別に予測する、ロバスト予測モデルと関連付けることができる。
【００８２】
次に、図１７および１８を共に参照すると、道路の特定の部分（またはボトルネック）と関連する履歴データのグラフ１７００および１８００が示されている。グラフ１７００および１８００の基礎となっている、履歴データを、予測モデルを生成しそれから予測を出力することに関連して利用することができる。グラフ１７００および１８００の軸は、道路の特定の部分の占有百分率と、それに関連して収集されたある日の別々の時間におけるデータに関係する。
【００８３】
図１９を参照すると、交通に関連する変数、および、それらの変数の交通の意外な事に対する関係を示すネットワーク１９００が示されている。例えば、曜日を表すノード１９０２、スポーツイベントがあるかどうかを表すノード１９０４、道路の（それぞれ１０および１１でラベル付けされる）特定の部分の交通のステータスを表すノード１９０６〜１９０８は、（ノード１９１０、１９１２、および１９１４でそれぞれ表される）１０、１１、および４としてラベル付けされる道路の部分における意外な交通状態に、すべて何らかの形で（直接的または間接的に）関係付けされる。次に図２０を参照すると、（図１９に示される）関連する意外な事を示しているスクリーンショット２０００が示されている。円２００２、２００４、および２００６はそれぞれ、部分１０、１１、および４における意外な交通状態を表している。この例では、スクリーンショット２０００は、第１の道路の第１および第２の部分２００２および２００４における意外な事は、第２の道路の見かけ上関係ない部分における意外な事に関係することを示している。したがって、予測される意外な事を生成するために利用される予測モデルは、個人によって通常は理解されない関係性を説明することができる。
【００８４】
次に、図２１を参照すると、将来の交通の意外な事の発生を予測することに関連する変数の間の相互依存性を考慮するネットワーク２１００が示されている。ネットワーク２１００は、様々な意外な事が相互に関係し、道路の特定の部分における天候およびステータスも、起こり得る意外な事に関係することが示されている。具体的には、天候状態を表すノード２１０２、および、道路の異なる部分（それぞれ部分２、５、１０、および１６）における交通ステータスを表すノード２１０３〜２１０８は、道路の部分（それぞれ部分３、５、８、および１７）における意外な事を表すノード２１１０〜２１２０に、直接的または間接的にすべて関係している。図２２を簡単に参照すると、図２１に関連して参照された意外な事の位置を示しているスクリーンショット２２００が示されている。スクリーンショット２２００は、部分２、３、５、８、１１、および１７をそれぞれ表す円２２０２〜２２１２を含む。これらの円は、ネットワーク２１００に関連する、例示的な意外な事、および交通混雑のステータスを表している。
【００８５】
次に図２３を参照すると、変数の内容に応じて学習されたそれらの変数間の相互依存性を示す他の例示的ネットワーク２３００が示されている。具体的には、ネットワーク２３００は、閾値の時間（例えば３０分）内に発生する意外な、非典型的、かつ／または変則的なものとして定義される状態の尤度を推測することができるベイジアンネットワークである。ネットワーク２３００は、道路の部分（それぞれ、部分１５および１７）における事故の発生を表す、ノード２３０２および２３０４を含む。ノード２３０６は、時刻を表し、ノード２３０８〜２３１２は、道路の部分（それぞれ、部分１、１５、および１８）における交通の混雑を表す。上記のノード２３０２〜２３１２は、直接的または間接的にノード２３１４〜２３２０に影響を与え、ノード２３１４〜２３２０は、時間内に特定の点で発生することが予測されている、道路の部分（それぞれ、部分４、１１、１５、および１７）における、意外な交通状態を表す。したがって、道路のいくつかの特定の部分における事故、および道路のいくつかの部分における混雑のステータスが与えられると、１つまたは複数の意外なイベントを予測することができる。図２４を簡単に参照すると、スクリーンショット２４００が、道路の部分４、１１、１５、および１７をそれぞれハイライトしている円２４０２〜２４０８を含んでいる。これらの部分は、ネットワーク２３００のノード２３１４〜２３２０（図２３）によって表されている部分に対応する。
【００８６】
次に、図２５〜２９を参照すると、請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様を示す、スクリーンショット２５００、２６００、２７００、２８００、および２９００が示されている。図２５をまず参照すると、スクリーンショット２５００は、ユーザが、予測される交通パターンに関連して閾値の混雑を選択することを可能にする、グラフィカルユーザインターフェース（またはツール２５０２）のスクリーンショットである。ユーザは、編集可能フィールド２５０４、またはスライディング（ｓｌｉｄｉｎｇ）メカニズム２５０６によって、混雑の閾値を変更することができる。したがって、予測モデルは、予測された閾値の交通混雑が５０％以上の領域をユーザに提供することができる。スクリーンショット２５００は、５０％以上の混雑にさらされている道路の部分が存在しないことを示している。さらに、ユーザは、関心がある道路の部分を選択し、選択した部分に関係する警報を受け取ることができる。したがって、ユーザは、関心がある１つまたは複数の経路を、ユーザインターフェース２５０２を介して定義することができる。次に、図２６を参照すると、２５％の混雑閾値を有するユーザインターフェース２５０２のスクリーンショット２６００が示されている。スクリーンショット２６００は、ユーザに指定された時間、および／または、コンピューティングコンポーネントによって自動的に選択された時間において、そのような混雑にさらされることが予測される道路の部分を表示する。図２７を簡単に参照すると、混雑閾値が約１６％で選択されている、ユーザインターフェース２５０２のスクリーンショット２７００が示されている。スクリーンショット２７００は、（道路の他の部分より暗く陰付けされている）様々な道路の部分が、１６％以上の混雑にさらされると予測されていることを示している。次に図２８を参照すると、ユーザインターフェース２５０２のスクリーンショット２８００は、９％の混雑閾値以上の混雑にさらされると予測されている道路を示している。次に、図２９を参照すると、ユーザインターフェース２５０２のスクリーンショット２９００は、道路の部分について予測するときに５％以上の交通混雑に関係する予測を示している。したがって、スクリーンショット２５００、２６００、２７００、２８００、および２９００は、ユーザが、予測を行われる場合の混雑閾値の水準を選択することができ、その後、最適の移動経路を決定できることを示している。例えば、スクリーンショット２５００、２６００、２７００、２８００、および２９００に示されているツールは、予測を生成することに関連して焦点を当てるべき道路の部分を決定するために用いることができる。例えば、ツールを使用して、道路が２５％以上の混雑にされている場所／時間を表示することができ、このような場所を精査することができる。
【００８７】
次に、図３０を参照すると、請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様に関連して用いることができる例示的モバイルデバイス３０００が示されている。デバイス３０００は、道路システムの少なくとも一部分、およびそれに関係するパラメータをグラフィカルに表示する、表示領域３００２を含む。例えば、表示領域３００２は、道路の特定の部分が一定の水準の交通混雑にさらされていることをグラフィカルに表示することができる。モバイルデバイス３０００は、表示領域３００２上に表示された印（ｉｎｄｉｃｉａ）を介してナビゲートをするために使用することができるキーパッド３００４を含むことができる。さらに、モバイルデバイス３０００は、ユーザが、最も新しいデータによってグラフィック表示をリフレッシュすることを可能にする、リフレッシュボタン３００６を含むことができる。
【００８８】
追加のコンテキストを提供するために、図３１および以下で、本明細書に記載の様々な態様を実装することができる適切な動作環境３１１０についての一般的な説明を簡潔に行う。請求項に係わる主題を、１つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスで実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ読取可能命令の一般的コンテキストで説明するが、請求項に係わる主題を、他のプログラムモジュールと組み合わせて、かつ／またはハードウェアとソフトウェアの組合せとして、実装することもできることは当業者には理解されよう。
【００８９】
しかし、一般には、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定のデータ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、およびデータ構造などを含む。動作環境３１１０は、適切な動作環境の一例に過ぎず、本発明の使用または機能の範囲に対してどのような限定も示唆するものではない。本発明での使用に適切となり得る周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成には、これだけに限定されないが、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、プログラム可能家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、および、上記のシステムまたは装置を含む分散コンピューティング環境などが含まれる。
【００９０】
図３１を参照すると、本発明の様々な態様を実装するための例示的環境３１１０が、コンピュータ３１１２を含んでいる。コンピュータ３１１２は、処理装置３１１４、システムメモリ３１１６、およびシステムバス３１１８を含む。システムバス３１１８は、これだけに限定されないがシステムメモリ３１１６を含めたシステムコンポーネントを、処理装置３１１４に結合する。処理装置３１１４は、利用可能な任意のプロセッサとすることができる。処理装置３１１４として、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを使用することもできる。
【００９１】
システムバス３１１８は、様々なバスアーキテクチャのうち任意のアーキテクチャを使用した、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バスまたは外部バス、および／またはローカルバスを含めて、いくつかのタイプのうち任意のバス構造とすることができる。このようなアーキテクチャには、以下に限定されないが、８ビットバス、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）、ＭＣＡ（Ｍｉｃｒｏ−Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）、ＥＩＳＡ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  ＩＳＡ）、ＩＤＥ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｄｒｉｖｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）、ＶＬＢ（ＶＥＳＡ  Ｌｏｃａｌ  Ｂｕｓ）、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＡＧＰ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｏｒｔ）、ＰＣＭＣＩＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｃａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｂｕｓ）、および、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が含まれる。
【００９２】
システムメモリ３１１６は、揮発性メモリ３１２０、および不揮発性メモリ３１２２を含む。始動時などにコンピュータ３１１２内の要素間で情報を転送するための基本ルーチンを含むＢＩＯＳ（基本入出力システム）は、不揮発性メモリ３１２２に格納されている。不揮発性メモリ３１２２には、限定ではなく例として、ＲＯＭ（読取り専用メモリ）、ＰＲＯＭ（プログラム可能ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（電子的にプログラム可能なＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電子的に消去可能なＲＯＭ）またはフラッシュメモリが含まれ得る。揮発性メモリ３１２０には、外部キャッシュメモリの役割をする、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）が含まれる。ＲＡＭは、限定ではなく例として、ＳＲＡＭ（シンクロナスＲＡＭ（ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ＲＡＭ））、ＤＲＡＭ（ダイナミックＲＡＭ）、ＳＤＲＡＭ（シンクロナスＤＲＡＭ）、ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ（ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ｄｏｕｂｌｅ  ｄａｔａ  ｒａｔｅ  ＳＤＲＡＭ））、ＥＳＤＲＡＭ（拡張ＳＤＲＡＭ（ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＳＤＲＡＭ））、ＳＬＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ  ＤＲＡＭ）、およびＤＲＲＡＭ（ダイレクトＲａｍｂｕｓ  ＲＡＭ（ｄｉｒｅｃｔ  Ｒａｍｂｕｓ  ＲＡＭ））など多数の形態で使用することができる。
【００９３】
コンピュータ３１１２はまた、リムーバブル／非リムーバブルの揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を含む。例えば、図３１は、ディスクストレージ３１２４を示している。ディスクストレージ３１２４には、以下に限定されないが、磁気ディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、テープドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ−１００ドライブ、フラッシュメモリカード、またはメモリスティックなどのデバイスが含まれる。さらに、ディスクストレージ３１２４には、以下に限定されないが、ＣＤ−ＲＯＭドライブ（コンパクトディスクＲＯＭドライブ）、ＣＤ−Ｒドライブ（追記型ＣＤドライブ）、ＣＤ−ＲＷドライブ（書換可能ＣＤドライブ）、または、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ（デジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ）などの光ディスクドライブを含む記憶媒体が、別個にまたは他の記憶媒体と組み合わせて含まれ得る。ディスクストレージデバイス３１２４をシステムバス３１１８に接続するのを容易にするために、通常、リムーバブルまたは非リムーバブルのインターフェースが、インターフェース３１２６などとして使用される。
【００９４】
図３１には、ユーザと、適切な動作環境３１１０内に表されている基本的なコンピュータリソースとの間の媒介の役目をするソフトウェアが示されていることを認識されたい。このようなソフトウェアには、オペレーティングシステム３１２８が含まれる。オペレーティングシステム３１２８は、ディスクストレージ３１２４に格納することができ、また、コンピュータシステム３１１２のリソースの制御および割振りを行う。システムアプリケーション３１３０は、システム３１１６またはディスクストレージ３１２４に格納される、プログラムモジュール３１３２およびプログラムデータ３１３４を通して、オペレーティングシステム３１２８によるリソースの管理を利用する。本発明は、様々なオペレーティングシステムあるいはオペレーティングシステムの組合せを用いて実装することができることを認識されよう。
【００９５】
ユーザは、入力装置３１３６を介してコンピュータ３１１２にコマンドまたは情報を入力する。入力装置（群）３１３６には、以下に限定されないが、マウス、トラックボール、スタイラス、およびタッチパッドなどのポインティングデバイス、ならびに、キーボード、マイク、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナ、ＴＶチューナカード、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、およびウェブカメラなどが含まれる。上記および他の入力装置は、インターフェースポート（群）３１３８を介して、システムバス３１１８によって処理装置３１１４に接続される。インターフェースポート（群）３１３８には、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、およびＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）が含まれる。出力装置（群）３１４０は、入力装置（群）３１３６と同じタイプのいくつかのポートを使用する。したがって、例えば、ＵＳＢポートは、コンピュータ３１１２に入力を提供し、コンピュータ３１１２からの出力を出力装置３１４０に提供するために使用することができる。出力アダプタ３１４２は、出力装置３１４０のうちで、特に、モニタ、スピーカ、およびプリンタのような専用アダプタを必要とするいくつかの出力装置３１４０があることを例示するために与えられている。出力アダプタ３１４２には、限定ではなく例として、出力装置３１４０とシステムバス３１１８の間の接続手段を提供するビデオおよびサウンドカードが含まれる。他のデバイスおよび／またはデバイスのシステムが、リモートコンピュータ（群）３１４４などのように入力と出力の両方の機能を提供することに留意されたい。
【００９６】
コンピュータ３１１２は、リモートコンピュータ（群）３１４４など１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境で動作することができる。リモートコンピュータ（群）３１４４は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサベースの機器、および、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードなどとすることができ、通常は、コンピュータ３１１２に関係して上記で記述した要素の多くまたは全部を含む。簡単にするため、メモリストレージデバイス３１４６のみが、リモートコンピュータ（群）３１４４と一緒に示されている。リモートコンピュータ（群）３１４４は、ネットワークインターフェース３１４８を介してコンピュータ３１１２に論理的に接続され、次いで、通信接続３１５０を介して物理的に接続される。ネットワークインターフェース３１４８は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、およびＷＡＮ（広域ネットワーク）などの通信ネットワークを包含している。ＬＡＮ技術には、ＦＤＤＩ（ファイバ分散データインターフェース（Ｆｉｂｅｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｄａｔａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））、ＣＤＤＩ（より対線ＦＤＤＩ（Ｃｏｐｐｅｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｄａｔａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）／ＩＥＥＥ８０２．３、およびＴｏｋｅｎＲｉｎｇ／ＩＥＥＥ  ８０２．５が含まれる。ＷＡＮ技術には、以下に限定されないが、ポイントツーポイント接続、ＩＳＤＮ（総合デジタル通信サービス網）とその変形形態のような回路交換ネットワーク、パケット交換接続、およびＤＳＬ（デジタル加入者線）が含まれる。
【００９７】
通信接続（群）３１５０とは、ネットワークインターフェース３１４８をバス３１１８に接続するために用いられるハードウェア／ソフトウェアを意味する。通信接続３１５０は、分かりやすく表すためにコンピュータ３１１２内に示されているが、コンピュータ３１１２の外部に配置することもできる。ネットワークインターフェース３１４８に接続するために必要なハードウェア／ソフトウェアには、単に例示として、通常の電話向けのモデム、ケーブルモデムおよびＤＳＬモデム、ＩＳＤＮアダプタ、ならびにＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）カードが含まれる。
【００９８】
図３２は、それにより本発明が対話することができる、例示的コンピューティング環境３２００の概略図である。システム３２００は、１つまたは複数のクライアント（群）３２１０を含む。クライアント（群）３２１０は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）とすることができる。システム３２００は、１つまたは複数のサーバ３２３０（群）を含むこともできる。サーバ３２３０（群）も、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）とすることができる。サーバ３２３０は、例えば、本発明を用いることによって、変換（ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を実行するためのスレッドを収容することができる。クライアント（群）３２１０とサーバ（群）３２３０の間の可能な通信は、２つ以上のコンピュータプロセスの間で伝送されるように適合されたデータパケットの形式であり得る。システム３２００は、クライアント（群）３２１０とサーバ（群）３２３０の間の通信を容易にするために用いることができる通信フレームワーク３２５０を含む。クライアント（群）３２１０は、１つまたは複数のクライアントデータストア（群）３２６０に動作可能に接続され、クライアントデータストア（群）３２６０は、クライアント（群）３２１０にローカルに情報を格納するために使用することができる。同様に、サーバ（群）３２３０は、１つまたは複数のサーバデータストア（群）３２４０に動作可能に接続され、サーバデータストア（群）３２４０は、サーバ３２３０にローカルに情報を格納するために使用することができる。
【００９９】
以上に説明したことには、請求項に係わる主題の複数の例が含まれている。もちろん、請求項に係わる主題を記述するために、すべての考えられるコンポーネントまたは方法の組合せを記述することは不可能であるが、さらに多数の組合せおよび置き換えが可能であることは、当業者には理解されよう。したがって、請求項に係わる主題は、本発明の趣旨および範囲に含まれる、このようなすべての代替形態、修正形態、および変形形態を包含するものとする。さらに、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」は、詳細な説明または特許請求の範囲において使用される限りにおいて、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」が特許請求の範囲において遷移語（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ  ｗｏｒｄ）として用いられるときに解釈されるように、つまり用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」と同様に、包含的であることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】意外なイベントの予測の生成を促進するシステムを示す高水準ブロック図である。
【図２】コンテキストデータを受け取ること、および、意外なイベントの予測を生成することに関連して、受け取ったコンテキストデータを利用することを促進するシステムを示すブロック図である。
【図３】将来における意外なイベントの発生を予測する予測モデルを、解析し自動的に更新することを促進するシステムを示す、ブロック図である。
【図４】意外なイベントの予測の生成を促進するシステムを示すブロック図である。
【図５】意外なイベントの将来の発生を予測することができる予測モデルの構築を促進するシステムを示すブロック図である。
【図６】ユーザにとって意外なイベントの将来の発生を予測するための方法を示す流れ図である。
【図７】意外なイベントの将来の発生を予測するための方法を示す流れ図である。
【図８】予測モデルを自動的に更新するための方法を示す流れ図である。
【図９】意外なイベントの将来の発生を予測することができる予測モデルを作成するための方法を示す流れ図である。
【図１０】定義された移動経路および時間に従って、  ユーザが警告をカスタマイズすることを可能にするツールの例示的スクリーンショットを示す図である。
【図１１】請求項に係わる主題の１つまたは複数の新規の態様を示す例示的スクリーンショットの図である。
【図１２】請求項に係わる主題の１つまたは複数の新規の態様を示す例示的スクリーンショットの図である。
【図１３】意外なイベントの将来の発生を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図１４】意外なイベントの将来の発生を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図１５】意外なイベントの将来の発生を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図１６】意外なイベントの将来の発生を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図１７】請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様に関連して利用することができる履歴データを示す例示的グラフ図である。
【図１８】請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様に関連して利用することができる履歴データを示す例示的グラフ図である。
【図１９】意外な出来事を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図２０】請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２１】意外なイベントの発生を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図２２】請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２３】意外なイベントの発生を予測することに関連して利用される変数の間の相互依存性を示す例示的ネットワークの図である。
【図２４】請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２５】請求項に係わる主題の様々な態様の１つまたは複数の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２６】請求項に係わる主題の様々な態様の１つまたは複数の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２７】請求項に係わる主題の様々な態様の１つまたは複数の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２８】請求項に係わる主題の様々な態様の１つまたは複数の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図２９】請求項に係わる主題の様々な態様の１つまたは複数の実際の適用を示すスクリーンショットの図である。
【図３０】請求項に係わる主題の１つまたは複数の態様に関連して使用することができる例示的モバイルデバイスを示す図である。
【図３１】適切な動作環境を示す概略的ブロック図である。
【図３２】請求項に係わる主題の例示的コンピューティング環境を示す概略的ブロック図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  システム
１０２  予測モデル
１０４  ユーザインターフェースコンポーネント
２００  システム
２０２  予測モデル
２０４  センサ（群）
２０６  データ収集コンポーネント
２０８  ベイジアンネットワーク
２１０  （複数の）意外なイベントの定義
２１２  タイミングコンポーネント
２１４  ユーザインターフェースコンポーネント
３００  システム
３０２  予測モデル
３０４  ユーザ中心の情報
３０６  確率解析コンポーネント
３０８  更新コンポーネント
３１０  モデル解析コンポーネント 
３１２  ユーザインターフェースコンポーネント 
４００  システム
４０２  予測モデル
４０４  センサ（群）
４０６  データ収集コンポーネント
４０８  過去の観測結果
４１０  データストア
４１２  （複数の）意外なイベントの定義
４１４  ユーザ期待モデル
４１６  ワールドモデル
４１８  ユーザインターフェースコンポーネント
５００  システム
５０２  ケースライブラリ
５０４  意外な状況１
５０６  意外な状況２
５０８  意外な状況Ｎ
５１０  モデル生成器
５１２  機械学習コンポーネント
５１４  予測モデル
５１６  意外な事の定義
５１８  ユーザ期待モデル
１０００  スクリーンショット
１１０２  表示エンティティ
１１００  スクリーンショット
１１０４  部分
１１０６  タイミングインジケータ
１２００  スクリーンショット
１２０２  道路
１２０４  部分
１２０６  タイミングインジケータ
１２０８  タイミングインジケータ
１３００  ネットワークモデル
１３０２  ノード
１３０４  ノード
１３０６  ノード
１４００  ネットワークモデル
１４０２  天候変数
１５００  ネットワークモデル
１５０２  ノード
１５０４  ノード
１５０６  ノード
１５０８  ノード
１５１０  ノード
１５１２  ノード
１５１４  ノード
１５１６  ノード
１５１８  ノード
１６００  ネットワーク
１７００  グラフ
１８００  グラフ
１９００  ネットワーク
１９０２  ノード
１９０４  ノード
１９０６  ノード
１９０８  ノード
１９１０  ノード
１９１２  ノード
１９１４  ノード
２０００  スクリーンショット
２００２  円
２００４  円
２００６  円
２１００  ネットワーク
２１０２  ノード
２１０３  ノード
２１０４  ノード
２１０６  ノード
２１０８  ノード
２１１０  ノード
２１１２  ノード
２１１４  ノード
２１１６  ノード
２１１８  ノード
２１２０  ノード
２２００  スクリーンショット
２２０２  円
２２０４  円
２２０６  円
２２０８  円
２２１０  円
２２１２  円
２３００  ネットワーク
２３０２  ノード
２３０４  ノード
２３０６  ノード
２３０８  ノード
２３１０  ノード
２３１２  ノード
２３１４  ノード
２３１６  ノード
２３１８  ノード
２３２０  ノード
２４００  スクリーンショット
２４０２  円
２４０４  円
２４０６  円
２４０８  円
２５００  スクリーンショット
２５０２  ユーザインターフェース
２５０４  編集可能フィールド
２５０６  スライディング（ｓｌｉｄｉｎｇ）メカニズム
２６００  スクリーンショット
２７００  スクリーンショット
２８００  スクリーンショット
２９００  スクリーンショット
３０００  モバイルデバイス
３００２  表示領域
３００４  キーパッド
３１１０  動作環境
３１１２  コンピュータ
３１１４  処理装置
３１１６  システムメモリ
３１１８  バス
３１２０  揮発性
３１２２  不揮発性
３１２４  ディスクストレージ
３１２６  インターフェース
３１２８  オペレーティングシステム
３１３０  アプリケーション群
３１３２  モジュール群
３１３４  データ
３１３６  入力装置（群）
３１３８  インターフェースポート（群）
３１４０  出力装置（群）
３１４２  出力アダプタ（群）
３１４４  リモートコンピュータ（群）
３１４６  メモリストレージ
３１４８  ネットワークインターフェース
３１５０  通信接続（群）
３２００  システム
３２１０  クライアント（群）
３２３０  サーバ（群）
３２４０  サーバデータストア（群）
３２５０  通信フレームワーク
３２６０  クライアントデータストア（群）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2006146889.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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